1 简介
语音处理中,在噪声环境尤其是在非平稳噪音环境下进行端点检测是很困难的.在低信噪比的情况下,传统用于端点检测的特征参数不能充分描述语音信号的特征,导致端点检测的效果严重退化.为此,笔者从语音信号的时域或频域出发,提出了一种把短时自相关函数最大值和短时过门限率相结合的方法.

2 部分代码
function[nf,f]=enframe(x,win,inc)%x是语音序列,win 是帧长,inc是帧移,f是分帧后由各帧的语音序列组合的矩阵,为帧数行,帧长列,nf是帧数%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;elselen = nwin;endif (nargin < 3)inc = len;endnf = 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),:);endnf=fix((length(x)-win+inc)/inc);
3 仿真结果


4 参考文献
[1]席大林, 李如玮, 陈海龙,等. 基于自相关最大值和过门限率的语音端点检测[J]. 电声技术, 2010(4):6.
博主简介:擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真,相关matlab代码问题可私信交流。
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在语音处理中,噪声环境下尤其是非平稳噪音环境进行端点检测困难,低信噪比时传统特征参数检测效果退化。博主从语音信号时域或频域出发,提出将短时自相关函数最大值和短时过门限率相结合的方法,并给出部分代码和仿真结果。
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