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基于HHT和OSF的复杂环境语音端点检测

电子与信息学报 2012年第1期34卷 213-217页

作者：卢志茂金辉张春祥任明溪哈尔滨工程大学信息与通信工程学院哈尔滨150001 哈尔滨理工大学软件学院哈尔滨150080

希尔伯特-黄变换是一种全数据驱动的自适应非平稳信号时频分析方法,但是在强噪声环境下语音信号的希尔伯特能量谱曲线波动较大,对语音端点检测造成很大的影响,该文提出了一种基于希尔伯特-黄变换和顺序统计滤波的检测方法。该方法将含... 详细信息

希尔伯特-黄变换是一种全数据驱动的自适应非平稳信号时频分析方法,但是在强噪声环境下语音信号的希尔伯特能量谱曲线波动较大,对语音端点检测造成很大的影响,该文提出了一种基于希尔伯特-黄变换和顺序统计滤波的检测方法。该方法将含噪语音信号进行经验模态分解,通过对固有模态函数进行自适应权重选取获得信号的希尔伯特能量谱,利用顺序统计滤波器对每帧的能量谱进行平滑处理作为语音/非语音的鉴别特征。实验结果表明,该方法适用于复杂噪声环境的端点检测,在低信噪比情况下仍然能够有效地检测出语音信号,降低信号误检率。

关键词：语音信号处理端点检测希尔伯特-黄变换顺序统计滤波经验模态分解

基于顺序统计滤波的高速道岔振动信号端点检测

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铁道学报 2013年第11期35卷 60-65页

作者：陈丹丹王小敏王平郭进赵才友西南交通大学交通信息工程及控制省重点实验室四川成都610031 西南交通大学土木工程学院四川成都610031

为提高道岔伤损识别系统的识别率和实时性,本文提出一种基于对数功率谱标准差和顺序统计滤波的高速道岔振动信号端点检测算法。该算法以对数功率谱标准差作为轮对经过测点时有效振动信号和轮对未经过测点时噪声的鉴别特征,首先将每帧振... 详细信息

为提高道岔伤损识别系统的识别率和实时性,本文提出一种基于对数功率谱标准差和顺序统计滤波的高速道岔振动信号端点检测算法。该算法以对数功率谱标准差作为轮对经过测点时有效振动信号和轮对未经过测点时噪声的鉴别特征,首先将每帧振动信号的功率谱划分为若干子带,然后把相继若干帧的子带功率谱经过顺序统计滤波获得滤波后功率谱,最后根据对数功率谱标准差对高速道岔振动信号进行端点检测。文中对道岔不同位置和不同信噪比的振动信号进行了大量的实测实验,实验结果表明了算法的有效性。

关键词：高速道岔振动信号对数功率谱标准差顺序统计滤波端点检测

基于端点检测与信号重组的光纤分布式传感信号识别

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光子学报 2021年第11期50卷 115-122页

作者：吴虎孔勇王振伟丁伟李欢上海工程技术大学电子电气工程学院上海201620

为提高基于相敏光时域反射计的分布式光纤声传感系统对入侵振动事件的识别准确率,提出一种基于端点检测与信号重组的光纤振动信号识别方法。该方法首先使用基于EMD_PCC的去噪方式对信号进行去噪,然后对去噪后的信号进行端点检测,将检测... 详细信息

为提高基于相敏光时域反射计的分布式光纤声传感系统对入侵振动事件的识别准确率,提出一种基于端点检测与信号重组的光纤振动信号识别方法。该方法首先使用基于EMD_PCC的去噪方式对信号进行去噪,然后对去噪后的信号进行端点检测,将检测到的振动信号进行振动信号的重组,并提出使用一个双输入多尺度卷积神经网络分别提取振动信号的时域特征与频域特征,最后使用支持向量机进行分类。实验证明该识别方法能快速完成对识别模型的训练,并且能有效识别在实际环境中采集的入侵振动信号,对入侵信号的识别准确率可达94.8%。

关键词：分布式光纤传感相敏光时域反射计端点检测多尺度卷积神经网络支持向量机

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应用倒谱特征的带噪语音端点检测方法

上海交通大学学报 2000年第2期34卷 185-188页

作者：韦晓东胡光锐任晓林上海交通大学与贝尔实验室通信和网络联合实验室上海交通大学电子工程系上海200030

传统的语音端点检测方法以信号的短时能量、过零率等简单特征作为判决特征参数．这些方法在实际应用中，尤其当信号信噪比比较低时，无法满足系统的需要．文中利用语音信号的倒谱特征作为判决抽样信号帧是否为语音信号的依据，并提出了... 详细信息

传统的语音端点检测方法以信号的短时能量、过零率等简单特征作为判决特征参数．这些方法在实际应用中，尤其当信号信噪比比较低时，无法满足系统的需要．文中利用语音信号的倒谱特征作为判决抽样信号帧是否为语音信号的依据，并提出了倒谱距离测量法和循环神经网络法．通过对宽带噪声－白噪声干扰情况和一种特殊噪声——汽车噪声情况的实验，发现倒谱特征参数的语音信号端点检测方法在噪声环境下具有传统的能量方法无法比拟的优越性。

关键词：端点检测倒谱距离语音信号检测噪声

基于独立成分分析和端点检测的变压器有载分接开关振动信号自适应分离

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电网技术 2010年第11期34卷 208-213页

作者：郑婧何婷婷郭洁黄海陈祥献浙江大学生物医学工程与仪器科学学院浙江省杭州市310027

独立成分分析(independent component analysis,ICA)作为盲信号分离算法中的一种有效方法,能够快速、准确地实现源信号分离和恢复。为将变压器有载分接开关(on-loadtapchanger,OLTC)振动信号从变压器油箱表面振动信号中有效地分离出来,... 详细信息

独立成分分析(independent component analysis,ICA)作为盲信号分离算法中的一种有效方法,能够快速、准确地实现源信号分离和恢复。为将变压器有载分接开关(on-loadtapchanger,OLTC)振动信号从变压器油箱表面振动信号中有效地分离出来,采用ICA经典算法中的二阶盲辨识算法来分离变压器OLTC信号,并结合冲击信号的端点检测法以及互相关函数相位对准法来实现信号分离的自适应。实验结果证明,该方法能够准确、有效地从变压器油箱表面振动信号中分离出OLTC的振动信号。

关键词：二阶盲辨识算法端点检测有载分接开关自适应分离变压器独立成分分析

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低信噪比下基于谱熵的语音端点检测算法

清华大学学报（自然科学版） 2005年第10期45卷 1397-1400页

作者：李晔张仁智崔慧娟唐昆清华大学电子工程系微波与数字通信技术国家重点实验室北京100084

为提高语音端点检测系统在低信噪(0dB以下)下检测的准确率,提出了一种基于谱熵的端点检测算法.将每帧信号分为16个子带,选取频谱分布在250～3.5kHz并且能量不超过该帧总能量90%的子带,计算经过语音增强后的子带能量以及各子带信噪比,根... 详细信息

为提高语音端点检测系统在低信噪(0dB以下)下检测的准确率,提出了一种基于谱熵的端点检测算法.将每帧信号分为16个子带,选取频谱分布在250～3.5kHz并且能量不超过该帧总能量90%的子带,计算经过语音增强后的子带能量以及各子带信噪比,根据各子带信噪比的不同调整其在整个谱熵计算过程中的权重,然后平滑谱熵,以最终的谱熵作为端点检测的依据.实验结果表明,此方法在较低的信噪比下能够显著地提高端点检测的准确率.对坦克噪声,检测效果明显优于G.729中的端点检测算法,即使在-5dB的信噪比下,仍然可以达到95%以上的检测率.

关键词：语音信号处理端点检测谱熵语音增强信噪比

基于经验模态分解和Teager峭度的语音端点检测

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仪器仪表学报 2010年第3期31卷 493-499页

作者：张德祥吴小培吕钊郭晓静安徽大学计算智能与信号处理重点实验室合肥230039

采用经验模态分解和Teager峭度的统计特性对噪声环境下的语音信号端点进行检测。利用经验模态分解获得语音信号的本征模态函数,用Teager能量算子计算每个本征模态函数的瞬时能量,并对本征模态函数进行系数—峭度计算,提取信号期望的统... 详细信息

采用经验模态分解和Teager峭度的统计特性对噪声环境下的语音信号端点进行检测。利用经验模态分解获得语音信号的本征模态函数,用Teager能量算子计算每个本征模态函数的瞬时能量,并对本征模态函数进行系数—峭度计算,提取信号期望的统计特征信息实现语音端点的检测。通过自适应EMD分解和Teager能量算子的处理,这种方法可以有效地消除白噪声或有色高斯噪声的影响。通过仿真例子说明这种方法可以取得良好的端点检测效果,仿真研究结果表明用经验模态分解和Teager峭度对噪声环境下的语音端点检测是可行的和有效的,提高了检测的可靠性。

关键词：端点检测经验模态分解本征模态函数 Teager峭度

一种基于分带谱熵和谱能量的语音端点检测算法

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北京工业大学学报 2007年第9期33卷 920-924页

作者：李如玮鲍长春北京工业大学电子信息与控制工程学院北京100022

语音端点检测的精确度直接影响语音识别的准确度.在噪声环境下,语音端点检测很困难.信噪比下降,语音端点检测的正确率也随之下降,同时,噪声类型的变化影响端点检测的正确率.为此,提出了一种改进的、适合在电话语音城市名识别系统中应用... 详细信息

语音端点检测的精确度直接影响语音识别的准确度.在噪声环境下,语音端点检测很困难.信噪比下降,语音端点检测的正确率也随之下降,同时,噪声类型的变化影响端点检测的正确率.为此,提出了一种改进的、适合在电话语音城市名识别系统中应用的端点检测算法,并结合分带谱熵和谱能量形成了一个新的特征参数集,利用该参数集进行端点检测,弥补了分别采用分带谱熵和谱能量进行端点检测的缺陷,提高了检测性能.

关键词：语音处理语音识别谱分析端点检测分带谱熵

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基于混沌振子的低信噪比语音端点检测新方法

仪器仪表学报 2009年第7期30卷 1432-1435页

作者：王娜郑德忠张淑清燕山大学测试计量技术及仪器河北省重点实验室秦皇岛066004

Duffing振子相变对与参考信号频差较小的周期小信号具有敏感性,对白噪声和与参考信号频差较大的周期干扰信号具有免疫力。利用语音的准周期性提出了一种基于混沌理论的语音端点检测新算法,讨论了如何利用Duffing振子的间歇混沌特性来检... 详细信息

Duffing振子相变对与参考信号频差较小的周期小信号具有敏感性,对白噪声和与参考信号频差较大的周期干扰信号具有免疫力。利用语音的准周期性提出了一种基于混沌理论的语音端点检测新算法,讨论了如何利用Duffing振子的间歇混沌特性来检测语音端点。将含噪语音作为Duffing振子的外部参考信号的摄动,根据系统相图是否改变来检测语音段和噪声段。通过尺度变换并设计了振子阵列以检测频率范围较大的语音信号。实验结果表明,基于混沌的语音端点检测算法在低信噪比下明显优于传统的能量语音端点检测法。

关键词：语音低信噪比端点检测混沌 Duffing振子间歇混沌