毕业设计（论文）-基于VC环境下的语言端点检测精选.doc

摘 要 语音信号处理中，端点检测是指用数字处理技术来找出语音信号中的各种段落（如音素、音节、词素、词等）的起始点和终止点的位置。它是语音处理技术中的一个重要环节，其目标是要在一段输入信号中将语音信号同其它信号(如背景噪声)分离开来。Lawrence Rabiner提出的以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。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。本文介绍了语音信号处理的基础及常用的端点检测算法并采用短时能量分析方法和过零率分析方法结合起来的双门限法，利用VC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。 关键词：端点检测；短时能量；过零率；双门限 Abstract In Speech Signal Processing Endpoint Detection refers to the digital processing techniques to identify the voice signal various paragraphs(such as phoneme,syllable morpheme、word、etc.)the starting point and end point position.It is voice processing technology in an important aspect its goal is to the input signal in a speech signalwill be with the other signals(such as background noise)to the left.Lawrence Rabiner raised to the short-term energy analysis and zero-crossing rate analysis as a voice signal domain.On the most basic method,applied quite widely,especially in the speech signal endpoint detection.As the voice signal endpoint detection of these two methods is usually the use of independent,Endpoint Detection of the time very easily omitted important information.In this paper,these two methods combined with double-threshold,using VC tools for their analysis.Experimental results show that the effect of detection were used in one of the ways in which the situation. KeyWords:endpoint detection；short-term energy；zero-crossing rate；double-threshold 目 录 1 绪论 1 1.1 语音端点检测问题的提出 1 1.2 语音端点检测的现状 1 1.2.1 语音技术的现状 3 1.2.2 端点检测技术的现状 4 1.3 语音识别系统简介 5 1.3.1 语音信号的端点检测在语音识别系统中的地位和作用 6 1.4 端点检测的研究内容和意义 7 2 语音信号数字化处理基础 10 2.1 语音信号的特点与模型 10 2.2 语音信号数字化 10 2.3 语音信号预处理 10 2.4 语音信号分析 11 3 常用的语音端点检测算法 12 3.1 基于短时能量和过零率的语音端点检测 12 3.1.1 短时平均能量 12 3.1.2 短时平均过零率 13 3.1.3 基于短时能量和过零率的双门限端点检测 14 3.2 基于倒谱特征的语音端点检测 15 3.3 基于谱熵的语音端点检测 15 4 语音信号端点检测算法的实现及实验结果 17 4.1 Visual C++平台简介 17 4.2 WAV音频格式简介 19 4.3 端点检测的流程和算法实现 20 4.4 实验结果 21 结 论 24 致 谢 25 参考文献 26 附录A 英文文献原文 2