文档介绍：语音技术

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一种基于短时平均幅度差的语音检测算法· 论文·
熊琦杜旭朱晓亮
华中科技大学电子与信息工程系湖北省智能互联网重点实验室湖北武汉
【摘要】提出了一种利用语音信号的短时平均幅度差特征并结合短时平均幅度的语音检测算法。该算法在专用
通信系统中用以对接收到的电台信号进行分析判断其中是否有语音信号从而控制半双工电台的发射开关使
其处于接收或发射状态。实验表明该算法能在较低的信噪比情况下准确地检测出语音信号而且计算方法简单
硬件处理容易可靠性高能够满足实时系统的需要。
【关键词】语音检测短时平均幅度差短时平均幅度
【中图分类号】【文献标识码】

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引言作过多计算量较大短时检测方法是根据相
距为整数倍周期的样点值的平均幅值差函数来进行
语音信号检测在语音信号处理和通信等领域
语音分析的方法其能够有效区分语音、噪声和单频
有着十分重要的意义。一般来说语音信号检测算
信号并且基本上都是加、减运算运算量较小对系
法主要依据语音与噪声的不同特性进行判决由于
统性能的提高有很大好处。这四种方法虽然在某些
清音的特性与噪声非常相似而浊音的特性和噪声
环境中都可独立用来进行语音检测但在复杂环境
区别明显所以常采用浊音检测的方法。目前常用
中的检测性能就会下降很多主要是因为这四种算
于语音检测的方法有短时能量法、短时平均幅度
法只应用了语音信号的某一特征而没有考虑其他
法、短时过零率法、相关性检
的相关特征。
测法、短时平均幅度差
在专用通信系统中存在某些特殊的应用背景例
法和谱熵法等。其中谱熵法是频域
如电台接收到的短波信号在没有语音信号时会有强
检测计算量和算法复杂度都大大高于时域检测其
烈的噪声出现有时还掺杂电报声和嗡嗡声其功率可
余的均为时域检测。短时能量检测是语音检测中最
与有语音时的信号功率相比甚至更大。综合考虑语音
常用的方法之一但是其误检、漏检率较高短时过
信号时域处理方法的准确性、计算量及算法复杂度等
零率算法简单易于实现但其判断的准确性低且
各方面性能并结合课题背景笔者提出并实现了结合
不能有效排除单频信号相关性检测与短时过零率
短时的短时语音检测算法。可以检测
检测一样不能够有效排除单频信号同时乘法操
!"# 电声技术
语音技术

出环境中较小的背景噪声和突发性的噪声如远距离的短时平均幅度差
说话人的咳嗽声等可以检测出与人说话幅度短时自相关函数是语音信号时域分析的重要参量
相当的背景噪声。在本文系统中可以通过语音检测来但其运算量很大原因是乘法运算所需要的时间较长。
抑制噪声从而达到减小语音数据流量的效果同时由而利用等算法都无法避免乘法运算。为了避免乘
于电台是半双工设备因此在与电台通信的场合还需法一个简单的方法就是利用差值为此常采用另一种
要依据语音检测的结果来提供信号以判断收发状态。与自相关函数有类似作用的参量——即短时。
对于完全的周期信号设周期为则相距为周
算法介绍
期整数倍的样点上的幅值差值为零即
由于输入的语音信号是电台接收信号信噪比±