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⛄ 内容介绍
1 算法原理
短时能量分析和过零率分析作为语音信号时域分析中最基本的方法,应用相当广泛,特别是在语音信号端点检测方面.由于在语音信号端点检测方面这两种方法通常是独立使用的,在端点检测的时候很容易漏掉重要的信息.本文将这两种方法结合起来,利用MATLAB工具对其进行了分析.实验结果表明,检测的效果好于分别使用其中一种方法的情况.
2 算法流程
语音预处理是指在进行语音信号分析和处理之前，对语音信号进行一些预处理操作，以提取有用的特征或改善信号的质量。
- 预加重：语音信号通常在传输或录制过程中会受到频率响应的影响，预加重操作可以通过增强高频部分来平衡频率响应。预加重通过将当前样本与前一个样本的差值乘以一个预设的系数（通常为0.9~1.0），然后加回到当前样本上。
- 分帧：将连续的语音信号切分成短时段的帧。这样做是因为语音信号的特性随时间变化，将其切分成短帧可以认为语音在一段时间内是稳定的，便于进行分析。
- 加窗：对每个帧应用窗函数，如汉宁窗、矩形窗等。窗函数可以减少帧边界处的不连续性，并且能够在频谱上抑制泄漏效应。
短时能量和过零率分析是常用的语音特征提取方法，用于分析语音信号的能量和频率变化：
- 短时能量（Short-time Energy）：计算每个帧内语音信号的能量。一种常用的计算方法是对每个帧内的语音样本进行平方运算，然后将平方值相加，得到能量。
- 过零率（Zero Crossing Rate）：统计每个帧内穿过0的次数，即正负交叉的次数。通过观察过零率可以了解语音信号的频率特征和较为明显的变化。
端点检测是识别语音信号中开始和结束位置的过程，通常用于自动语音识别、语音活动检测等应用：
- 端点检测基于短时能量和过零率等特征进行判断。常见的方法是设置合适的能量和过零率阈值，并结合连续性条件，当一帧的特征值满足条件时，被认为是语音活动的开始或结束。
- 为了降低误检和漏检的情况，处理过程中还可能采用平滑技术（如滑动窗口平均）来减少噪声影响。
⛄ 部分代码
% enframe.m
function f=enframe(x,win,inc)
%ENFRAME split signal up into (overlapping) frames: one per row. F=(X,WIN,INC)
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
nx=length(x);
nwin=length(win);
if (nwin == 1)
len = win;
else
len = nwin;
end
if (nargin < 3)
inc = len;
end
nf = fix((nx-len+inc)/inc);
f=zeros(nf,len);
indf= inc*(0:(nf-1)).';
inds = (1:len);
f(:) = x(indf(:,ones(1,len))+inds(ones(nf,1),:));
if (nwin > 1)
w = win(:)';
f = f .* w(ones(nf,1),:);
end
⛄ 运行结果
⛄ 参考文献
[1] 刘波,聂明新,向俊涛.基于短时能量和过零率分析的语音端点检测方法研究[J]. 2007.
[2] 吕卫强,黄荔.基于短时能量加过零率的实时语音端点检测方法[J].兵工自动化, 2009, 28(9):69-70.DOI:10.3969/j.issn.1006-1576.2009.09.024.
[3] 李桦,安钢,樊新海.短时能频值在语音端点检测中的应用[J].测试技术学报, 1999, 13(1):7.DOI:10.3969/j.issn.1671-7449.1999.01.005.
[4] 刘羽.语音端点检测及其在Matlab中的实现[J].计算机时代, 2005(8):2.DOI:10.3969/j.issn.1006-8228.2005.08.011.
