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语音端点检测中门限阈值的自动确定及音节切割的新判据

李建民  方棣棠  
【摘要】:基于音节样本的全音节语音识别,是解决大字表语音识别的重要途径;要实现基于音节样本的语音识别,首先要进行各音节的切割,而现有的短时能量或过零率判据不能很好地完成语音音节的切割,尤其是对于正常语速的发音,而且经常丢失一些语音头的辅音部分;这对整个语音识别将产生重大的不良影响。本论文提出了一个简单、实用的语音端点检测的算法,它比传统的语音端点检测算法好得多。本算法是根据环境噪声的统计特性自动产生零电平宽度及语音头尾检测中的门限值;零电平宽度的加入(就是把采样值范围是-LEVEL~LEVEL的采样点作为零值处理),提高了噪声采样点分布的合理性,同时使得噪声、辅音、元音的过零率更易于区别;门限阈值的自动确定使得语音识别系统中语音采样部分对环境变化的敏感度减少了;另外,对语音端点检测引入了新的判据—能频值(能频值=过零率*能量;它同时反映了信号的能量和频率特性);采用能频值作为判据,使语音段与无声段的辨别力提高了几十倍;于是,这使得语音音节的切割能够比较容易且准确。

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