1、电路与系统专业优秀论文 基于强背景噪声下的语音端点检测算法及实现关键词：语音端点检测 语音信号处理 Gaussian-Gamma 模型 多子带熵 数字信号处理器摘要：随着多媒体技术和通信技术的发展，语音信号处理作为其基本内容，已经广泛应用于各个领域，随着技术的不断发展，所处理的信号的动态范围越来越大，而在实际使用中，由于背景噪声的影响，产生了许多不必要的处理时间，降低了语音处理的精度。因此各种不同的语音端点检测算法开始应用于各种语音处理系统中。 在时域上将语音和噪声分离出来，称为语音端点检测(VAD)。如今，在语音信号预处理技术中，语音端点检测有着非常广泛的应用范围。在通信系统、语音编码、语音
2、识别、语音增强、回声抵消等处理中是不可或缺的重要环节。早期的算法有基于短时能量和过零率，倒谱距离，基音检测等。但是这些方法在低信噪比的条件下，性能均出现不同程度的下降。 本文总结了现有的典型语音端点检测算法，深入分析了各算法的基本原理，比较其优缺点，并给出了仿真结果。在此基础上，分析了现有语音信号的结构特点和特征参数，提出了在较强背景噪声环境下的两种语音端点检测新算法。分别是基于多子带熵的语音端点检测算法和基于 GaussianGamma 模型的语音端点检测算法。并给出了仿真结果。从仿真结果可以看出在常见的噪声环境下，算法鲁棒性较好，在较低的信噪比下仍能比较准确地检测到语音信号的端点。 论文对
3、算法如何在硬件上的实现，进行了深入研究，该算法的硬件处理平台是以 TI 的 TMS320DM642 高性能 DSP 芯片为核心，TLVAIC23B 作为语音输入输出芯片。设计了语音端点检测的软硬件系统，总结和提出了优化 C 语言编写算法代码的一些方法，实验表明，这些方法极大地提高了程序的运行效率。通过 matlab 仿真和硬件实现的结果表明，该算法可行性较高，环境适应性较强。 文章最后对本文做出了总结。提出了一些在今后工作中需要改进的问题，并对近几年来的一些新的研究趋势做了简单的介绍和展望，指出了端点检测未来的发展前景。正文内容随着多媒体技术和通信技术的发展，语音信号处理作为其基本内容，已经广
4、泛应用于各个领域，随着技术的不断发展，所处理的信号的动态范围越来越大，而在实际使用中，由于背景噪声的影响，产生了许多不必要的处理时间，降低了语音处理的精度。因此各种不同的语音端点检测算法开始应用于各种语音处理系统中。 在时域上将语音和噪声分离出来，称为语音端点检测(VAD)。如今，在语音信号预处理技术中，语音端点检测有着非常广泛的应用范围。在通信系统、语音编码、语音识别、语音增强、回声抵消等处理中是不可或缺的重要环节。早期的算法有基于短时能量和过零率，倒谱距离，基音检测等。但是这些方法在低信噪比的条件下，性能均出现不同程度的下降。 本文总结了现有的典型语音端点检测算法，深入分析了各算法的基本原
5、理，比较其优缺点，并给出了仿真结果。在此基础上，分析了现有语音信号的结构特点和特征参数，提出了在较强背景噪声环境下的两种语音端点检测新算法。分别是基于多子带熵的语音端点检测算法和基于 GaussianGamma 模型的语音端点检测算法。并给出了仿真结果。从仿真结果可以看出在常见的噪声环境下，算法鲁棒性较好，在较低的信噪比下仍能比较准确地检测到语音信号的端点。 论文对算法如何在硬件上的实现，进行了深入研究，该算法的硬件处理平台是以 TI 的 TMS320DM642 高性能 DSP 芯片为核心，TLVAIC23B 作为语音输入输出芯片。设计了语音端点检测的软硬件系统，总结和提出了优化 C 语言编写
6、算法代码的一些方法，实验表明，这些方法极大地提高了程序的运行效率。通过 matlab 仿真和硬件实现的结果表明，该算法可行性较高，环境适应性较强。 文章最后对本文做出了总结。提出了一些在今后工作中需要改进的问题，并对近几年来的一些新的研究趋势做了简单的介绍和展望，指出了端点检测未来的发展前景。随着多媒体技术和通信技术的发展，语音信号处理作为其基本内容，已经广泛应用于各个领域，随着技术的不断发展，所处理的信号的动态范围越来越大，而在实际使用中，由于背景噪声的影响，产生了许多不必要的处理时间，降低了语音处理的精度。因此各种不同的语音端点检测算法开始应用于各种语音处理系统中。 在时域上将语音和噪声分
7、离出来，称为语音端点检测(VAD)。如今，在语音信号预处理技术中，语音端点检测有着非常广泛的应用范围。在通信系统、语音编码、语音识别、语音增强、回声抵消等处理中是不可或缺的重要环节。早期的算法有基于短时能量和过零率，倒谱距离，基音检测等。但是这些方法在低信噪比的条件下，性能均出现不同程度的下降。 本文总结了现有的典型语音端点检测算法，深入分析了各算法的基本原理，比较其优缺点，并给出了仿真结果。在此基础上，分析了现有语音信号的结构特点和特征参数，提出了在较强背景噪声环境下的两种语音端点检测新算法。分别是基于多子带熵的语音端点检测算法和基于 GaussianGamma 模型的语音端点检测算法。并给
8、出了仿真结果。从仿真结果可以看出在常见的噪声环境下，算法鲁棒性较好，在较低的信噪比下仍能比较准确地检测到语音信号的端点。 论文对算法如何在硬件上的实现，进行了深入研究，该算法的硬件处理平台是以 TI 的 TMS320DM642 高性能 DSP 芯片为核心，TLVAIC23B 作为语音输入输出芯片。设计了语音端点检测的软硬件系统，总结和提出了优化 C 语言编写算法代码的一些方法，实验表明，这些方法极大地提高了程序的运行效率。通过 matlab 仿真和硬件实现的结果表明，该算法可行性较高，环境适应性较强。 文章最后对本文做出了总结。提出了一些在今后工作中需要改进的问题，并对近几年来的一些新的研究趋
9、势做了简单的介绍和展望，指出了端点检测未来的发展前景。随着多媒体技术和通信技术的发展，语音信号处理作为其基本内容，已经广泛应用于各个领域，随着技术的不断发展，所处理的信号的动态范围越来越大，而在实际使用中，由于背景噪声的影响，产生了许多不必要的处理时间，降低了语音处理的精度。因此各种不同的语音端点检测算法开始应用于各种语音处理系统中。 在时域上将语音和噪声分离出来，称为语音端点检测(VAD)。如今，在语音信号预处理技术中，语音端点检测有着非常广泛的应用范围。在通信系统、语音编码、语音识别、语音增强、回声抵消等处理中是不可或缺的重要环节。早期的算法有基于短时能量和过零率，倒谱距离，基音检测等。但
10、是这些方法在低信噪比的条件下，性能均出现不同程度的下降。 本文总结了现有的典型语音端点检测算法，深入分析了各算法的基本原理，比较其优缺点，并给出了仿真结果。在此基础上，分析了现有语音信号的结构特点和特征参数，提出了在较强背景噪声环境下的两种语音端点检测新算法。分别是基于多子带熵的语音端点检测算法和基于 GaussianGamma 模型的语音端点检测算法。并给出了仿真结果。从仿真结果可以看出在常见的噪声环境下，算法鲁棒性较好，在较低的信噪比下仍能比较准确地检测到语音信号的端点。 论文对算法如何在硬件上的实现，进行了深入研究，该算法的硬件处理平台是以 TI 的 TMS320DM642 高性能 DS
11、P 芯片为核心，TLVAIC23B 作为语音输入输出芯片。设计了语音端点检测的软硬件系统，总结和提出了优化 C 语言编写算法代码的一些方法，实验表明，这些方法极大地提高了程序的运行效率。通过 matlab 仿真和硬件实现的结果表明，该算法可行性较高，环境适应性较强。 文章最后对本文做出了总结。提出了一些在今后工作中需要改进的问题，并对近几年来的一些新的研究趋势做了简单的介绍和展望，指出了端点检测未来的发展前景。随着多媒体技术和通信技术的发展，语音信号处理作为其基本内容，已经广泛应用于各个领域，随着技术的不断发展，所处理的信号的动态范围越来越大，而在实际使用中，由于背景噪声的影响，产生了许多不必
12、要的处理时间，降低了语音处理的精度。因此各种不同的语音端点检测算法开始应用于各种语音处理系统中。 在时域上将语音和噪声分离出来，称为语音端点检测(VAD)。如今，在语音信号预处理技术中，语音端点检测有着非常广泛的应用范围。在通信系统、语音编码、语音识别、语音增强、回声抵消等处理中是不可或缺的重要环节。早期的算法有基于短时能量和过零率，倒谱距离，基音检测等。但是这些方法在低信噪比的条件下，性能均出现不同程度的下降。 本文总结了现有的典型语音端点检测算法，深入分析了各算法的基本原理，比较其优缺点，并给出了仿真结果。在此基础上，分析了现有语音信号的结构特点和特征参数，提出了在较强背景噪声环境下的两种
13、语音端点检测新算法。分别是基于多子带熵的语音端点检测算法和基于 GaussianGamma 模型的语音端点检测算法。并给出了仿真结果。从仿真结果可以看出在常见的噪声环境下，算法鲁棒性较好，在较低的信噪比下仍能比较准确地检测到语音信号的端点。 论文对算法如何在硬件上的实现，进行了深入研究，该算法的硬件处理平台是以 TI 的 TMS320DM642 高性能 DSP 芯片为核心，TLVAIC23B 作为语音输入输出芯片。设计了语音端点检测的软硬件系统，总结和提出了优化 C 语言编写算法代码的一些方法，实验表明，这些方法极大地提高了程序的运行效率。通过 matlab 仿真和硬件实现的结果表明，该算法可
14、行性较高，环境适应性较强。 文章最后对本文做出了总结。提出了一些在今后工作中需要改进的问题，并对近几年来的一些新的研究趋势做了简单的介绍和展望，指出了端点检测未来的发展前景。随着多媒体技术和通信技术的发展，语音信号处理作为其基本内容，已经广泛应用于各个领域，随着技术的不断发展，所处理的信号的动态范围越来越大，而在实际使用中，由于背景噪声的影响，产生了许多不必要的处理时间，降低了语音处理的精度。因此各种不同的语音端点检测算法开始应用于各种语音处理系统中。 在时域上将语音和噪声分离出来，称为语音端点检测(VAD)。如今，在语音信号预处理技术中，语音端点检测有着非常广泛的应用范围。在通信系统、语音编
15、码、语音识别、语音增强、回声抵消等处理中是不可或缺的重要环节。早期的算法有基于短时能量和过零率，倒谱距离，基音检测等。但是这些方法在低信噪比的条件下，性能均出现不同程度的下降。 本文总结了现有的典型语音端点检测算法，深入分析了各算法的基本原理，比较其优缺点，并给出了仿真结果。在此基础上，分析了现有语音信号的结构特点和特征参数，提出了在较强背景噪声环境下的两种语音端点检测新算法。分别是基于多子带熵的语音端点检测算法和基于 GaussianGamma 模型的语音端点检测算法。并给出了仿真结果。从仿真结果可以看出在常见的噪声环境下，算法鲁棒性较好，在较低的信噪比下仍能比较准确地检测到语音信号的端点。
16、 论文对算法如何在硬件上的实现，进行了深入研究，该算法的硬件处理平台是以 TI 的 TMS320DM642 高性能 DSP 芯片为核心，TLVAIC23B 作为语音输入输出芯片。设计了语音端点检测的软硬件系统，总结和提出了优化 C 语言编写算法代码的一些方法，实验表明，这些方法极大地提高了程序的运行效率。通过 matlab 仿真和硬件实现的结果表明，该算法可行性较高，环境适应性较强。 文章最后对本文做出了总结。提出了一些在今后工作中需要改进的问题，并对近几年来的一些新的研究趋势做了简单的介绍和展望，指出了端点检测未来的发展前景。随着多媒体技术和通信技术的发展，语音信号处理作为其基本内容，已经广
17、泛应用于各个领域，随着技术的不断发展，所处理的信号的动态范围越来越大，而在实际使用中，由于背景噪声的影响，产生了许多不必要的处理时间，降低了语音处理的精度。因此各种不同的语音端点检测算法开始应用于各种语音处理系统中。 在时域上将语音和噪声分离出来，称为语音端点检测(VAD)。如今，在语音信号预处理技术中，语音端点检测有着非常广泛的应用范围。在通信系统、语音编码、语音识别、语音增强、回声抵消等处理中是不可或缺的重要环节。早期的算法有基于短时能量和过零率，倒谱距离，基音检测等。但是这些方法在低信噪比的条件下，性能均出现不同程度的下降。 本文总结了现有的典型语音端点检测算法，深入分析了各算法的基本原
18、理，比较其优缺点，并给出了仿真结果。在此基础上，分析了现有语音信号的结构特点和特征参数，提出了在较强背景噪声环境下的两种语音端点检测新算法。分别是基于多子带熵的语音端点检测算法和基于 GaussianGamma 模型的语音端点检测算法。并给出了仿真结果。从仿真结果可以看出在常见的噪声环境下，算法鲁棒性较好，在较低的信噪比下仍能比较准确地检测到语音信号的端点。 论文对算法如何在硬件上的实现，进行了深入研究，该算法的硬件处理平台是以 TI 的 TMS320DM642 高性能 DSP 芯片为核心，TLVAIC23B 作为语音输入输出芯片。设计了语音端点检测的软硬件系统，总结和提出了优化 C 语言编写
19、算法代码的一些方法，实验表明，这些方法极大地提高了程序的运行效率。通过 matlab 仿真和硬件实现的结果表明，该算法可行性较高，环境适应性较强。 文章最后对本文做出了总结。提出了一些在今后工作中需要改进的问题，并对近几年来的一些新的研究趋势做了简单的介绍和展望，指出了端点检测未来的发展前景。随着多媒体技术和通信技术的发展，语音信号处理作为其基本内容，已经广泛应用于各个领域，随着技术的不断发展，所处理的信号的动态范围越来越大，而在实际使用中，由于背景噪声的影响，产生了许多不必要的处理时间，降低了语音处理的精度。因此各种不同的语音端点检测算法开始应用于各种语音处理系统中。 在时域上将语音和噪声分
20、离出来，称为语音端点检测(VAD)。如今，在语音信号预处理技术中，语音端点检测有着非常广泛的应用范围。在通信系统、语音编码、语音识别、语音增强、回声抵消等处理中是不可或缺的重要环节。早期的算法有基于短时能量和过零率，倒谱距离，基音检测等。但是这些方法在低信噪比的条件下，性能均出现不同程度的下降。 本文总结了现有的典型语音端点检测算法，深入分析了各算法的基本原理，比较其优缺点，并给出了仿真结果。在此基础上，分析了现有语音信号的结构特点和特征参数，提出了在较强背景噪声环境下的两种语音端点检测新算法。分别是基于多子带熵的语音端点检测算法和基于 GaussianGamma 模型的语音端点检测算法。并给
21、出了仿真结果。从仿真结果可以看出在常见的噪声环境下，算法鲁棒性较好，在较低的信噪比下仍能比较准确地检测到语音信号的端点。 论文对算法如何在硬件上的实现，进行了深入研究，该算法的硬件处理平台是以 TI 的 TMS320DM642 高性能 DSP 芯片为核心，TLVAIC23B 作为语音输入输出芯片。设计了语音端点检测的软硬件系统，总结和提出了优化 C 语言编写算法代码的一些方法，实验表明，这些方法极大地提高了程序的运行效率。通过 matlab 仿真和硬件实现的结果表明，该算法可行性较高，环境适应性较强。 文章最后对本文做出了总结。提出了一些在今后工作中需要改进的问题，并对近几年来的一些新的研究趋
22、势做了简单的介绍和展望，指出了端点检测未来的发展前景。随着多媒体技术和通信技术的发展，语音信号处理作为其基本内容，已经广泛应用于各个领域，随着技术的不断发展，所处理的信号的动态范围越来越大，而在实际使用中，由于背景噪声的影响，产生了许多不必要的处理时间，降低了语音处理的精度。因此各种不同的语音端点检测算法开始应用于各种语音处理系统中。 在时域上将语音和噪声分离出来，称为语音端点检测(VAD)。如今，在语音信号预处理技术中，语音端点检测有着非常广泛的应用范围。在通信系统、语音编码、语音识别、语音增强、回声抵消等处理中是不可或缺的重要环节。早期的算法有基于短时能量和过零率，倒谱距离，基音检测等。但
23、是这些方法在低信噪比的条件下，性能均出现不同程度的下降。 本文总结了现有的典型语音端点检测算法，深入分析了各算法的基本原理，比较其优缺点，并给出了仿真结果。在此基础上，分析了现有语音信号的结构特点和特征参数，提出了在较强背景噪声环境下的两种语音端点检测新算法。分别是基于多子带熵的语音端点检测算法和基于 GaussianGamma 模型的语音端点检测算法。并给出了仿真结果。从仿真结果可以看出在常见的噪声环境下，算法鲁棒性较好，在较低的信噪比下仍能比较准确地检测到语音信号的端点。 论文对算法如何在硬件上的实现，进行了深入研究，该算法的硬件处理平台是以 TI 的 TMS320DM642 高性能 DS
24、P 芯片为核心，TLVAIC23B 作为语音输入输出芯片。设计了语音端点检测的软硬件系统，总结和提出了优化 C 语言编写算法代码的一些方法，实验表明，这些方法极大地提高了程序的运行效率。通过 matlab 仿真和硬件实现的结果表明，该算法可行性较高，环境适应性较强。 文章最后对本文做出了总结。提出了一些在今后工作中需要改进的问题，并对近几年来的一些新的研究趋势做了简单的介绍和展望，指出了端点检测未来的发展前景。随着多媒体技术和通信技术的发展，语音信号处理作为其基本内容，已经广泛应用于各个领域，随着技术的不断发展，所处理的信号的动态范围越来越大，而在实际使用中，由于背景噪声的影响，产生了许多不必
25、要的处理时间，降低了语音处理的精度。因此各种不同的语音端点检测算法开始应用于各种语音处理系统中。 在时域上将语音和噪声分离出来，称为语音端点检测(VAD)。如今，在语音信号预处理技术中，语音端点检测有着非常广泛的应用范围。在通信系统、语音编码、语音识别、语音增强、回声抵消等处理中是不可或缺的重要环节。早期的算法有基于短时能量和过零率，倒谱距离，基音检测等。但是这些方法在低信噪比的条件下，性能均出现不同程度的下降。 本文总结了现有的典型语音端点检测算法，深入分析了各算法的基本原理，比较其优缺点，并给出了仿真结果。在此基础上，分析了现有语音信号的结构特点和特征参数，提出了在较强背景噪声环境下的两种
26、语音端点检测新算法。分别是基于多子带熵的语音端点检测算法和基于 GaussianGamma 模型的语音端点检测算法。并给出了仿真结果。从仿真结果可以看出在常见的噪声环境下，算法鲁棒性较好，在较低的信噪比下仍能比较准确地检测到语音信号的端点。 论文对算法如何在硬件上的实现，进行了深入研究，该算法的硬件处理平台是以 TI 的 TMS320DM642 高性能 DSP 芯片为核心，TLVAIC23B 作为语音输入输出芯片。设计了语音端点检测的软硬件系统，总结和提出了优化 C 语言编写算法代码的一些方法，实验表明，这些方法极大地提高了程序的运行效率。通过 matlab 仿真和硬件实现的结果表明，该算法可
27、行性较高，环境适应性较强。 文章最后对本文做出了总结。提出了一些在今后工作中需要改进的问题，并对近几年来的一些新的研究趋势做了简单的介绍和展望，指出了端点检测未来的发展前景。随着多媒体技术和通信技术的发展，语音信号处理作为其基本内容，已经广泛应用于各个领域，随着技术的不断发展，所处理的信号的动态范围越来越大，而在实际使用中，由于背景噪声的影响，产生了许多不必要的处理时间，降低了语音处理的精度。因此各种不同的语音端点检测算法开始应用于各种语音处理系统中。 在时域上将语音和噪声分离出来，称为语音端点检测(VAD)。如今，在语音信号预处理技术中，语音端点检测有着非常广泛的应用范围。在通信系统、语音编
28、码、语音识别、语音增强、回声抵消等处理中是不可或缺的重要环节。早期的算法有基于短时能量和过零率，倒谱距离，基音检测等。但是这些方法在低信噪比的条件下，性能均出现不同程度的下降。 本文总结了现有的典型语音端点检测算法，深入分析了各算法的基本原理，比较其优缺点，并给出了仿真结果。在此基础上，分析了现有语音信号的结构特点和特征参数，提出了在较强背景噪声环境下的两种语音端点检测新算法。分别是基于多子带熵的语音端点检测算法和基于 GaussianGamma 模型的语音端点检测算法。并给出了仿真结果。从仿真结果可以看出在常见的噪声环境下，算法鲁棒性较好，在较低的信噪比下仍能比较准确地检测到语音信号的端点。
29、 论文对算法如何在硬件上的实现，进行了深入研究，该算法的硬件处理平台是以 TI 的 TMS320DM642 高性能 DSP 芯片为核心，TLVAIC23B 作为语音输入输出芯片。设计了语音端点检测的软硬件系统，总结和提出了优化 C 语言编写算法代码的一些方法，实验表明，这些方法极大地提高了程序的运行效率。通过 matlab 仿真和硬件实现的结果表明，该算法可行性较高，环境适应性较强。 文章最后对本文做出了总结。提出了一些在今后工作中需要改进的问题，并对近几年来的一些新的研究趋势做了简单的介绍和展望，指出了端点检测未来的发展前景。特别提醒 ：正文内容由 PDF 文件转码生成，如您电脑未有相应转换
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