一种基于深度学习的语音端点检测方法.pdf

语音端点检测的方法.ppt 语音端点检测的方法 演讲者：刘德体 语音端点检测的目的和意义基于短时能量和短时平均过零率的端点检测 基于倒谱特征的端点检测 基于熵的端点检测 基于复杂性的端点检测（KC复杂性和C0复杂性）不同语音端点检测方法的实验结果对比 语音端点检测的目的和意义目的语音信号端点检测技术其目的就是从包含语音的一段信号中准确地确定语音的起始点和终止点，区分语音和非语音信号，它是语音处理技术中的一个重要方面。意义有效的端点检测技术不仅能在语音识别系统中减少数据的采集量，节约处理时间，还能排除无声段或噪声段的干扰，提高语音识别系统的性能，而且在语音编码中还能降低噪声和静音段

2017-12-12 约5.99千字 36页立即下载

一种基于端点检测的语音背景噪声识别方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112837704 A (43)申请公布日 2021.05.25 (21)申请号 202110025325.5 G06K 9/62 (2006.01) (22)申请日 20

2023-06-05 约1.33万字 10页立即下载

基于倒谱的带噪语音端点检测的研究.doc 本科毕业设计(论文）基于倒谱的带噪语音端点检测的研究刘翠娜燕山大学 2009年6月本科毕业设计(论文）基于倒谱的带噪语音端点检测的研究学院(系）：里仁学院专业： 05通信工程学生姓名：刘翠娜学号：指导教师：杨鼎才

2017-11-22 约3.98万字 70页立即下载

基于深度学习的流式实时语音激活检测方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114550753 A (43)申请公布日 2022.05.27 (21)申请号 202210135633.8 G10L 25/03 (2013.01)

2023-05-08 约5.35千字 6页立即下载

语音信号的端点检测.doc 实验一语音信号的端点检测 一、实验目的 1、掌握短时能量的求解方法 2、掌握短时平均过零率的求解方法 3、掌握利用短时平均过零率和短时能量等特征，对输入的语音信号进行端点检测。二、仪器设备 HP计算机、Matlab软件三、实验原理 3.1、短时能量 3.1.1、原理：语音信号能量随时间有相当大的变化，特别是清音段的能量一般比浊音段的小得多。语音信号的短时能量定义： 3.1.2、短时能量序列反映了语音振幅或能量随着时间缓慢变化的规律。从原始语音信号图中可以看到语音信号幅度随时间有相当大的变化，特别是清音段的幅度一般比浊音段的幅度小很多，语音信号的短时能量给出了反映这些幅度变化的一个合适

2017-11-06 约9.6千字 21页立即下载

基于局部卷积块注意力网络的语音端点检测方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113409827 B (45)授权公告日 2022.06.17 (21)申请号 202110673028.1 G06F 16/583 (2019.01)

2023-06-19 约1.81万字 13页立即下载

一种基于深度学习的胸片检测方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113344022 A (43)申请公布日 2021.09.03 (21)申请号 202110255598.9 (22)申请日 2021.03.09 (71)申请人山西

2023-06-18 约1.09万字 9页立即下载

基于音频和视觉特征的语音端点检测的任务书.docx 基于音频和视觉特征的语音端点检测的任务书任务：基于音频和视觉特征的语音端点检测 背景：语音端点检测是语音信号处理中非常重要的一步，它的作用是识别出语音信号中的开始和结束点。目前存在很多端点检测算法，但很多算法在环境噪声比较大的情况下表现并不理想。因此，该任务旨在探索一种基于音频和视觉特征相结合的语音端点检测算法，以提高端点检测的准确性和鲁棒性。任务要求： 1.收集数据：需要收集一定量的语音数据，数据需包括不同音频采样率和环境噪声下的语音文件。同时，还需收集相应的视频数据，作为辅助特征。 2.特征提取：从语音和视频数据中提取相应的特征，比如语音信号的能量、过零率、频谱等特征，以及人脸特征、头

2024-03-11 约1.32千字 2页立即下载

《基于MATLAB的语音端点检测研究》-毕业论文（设计）.doc PAGE 编号：毕业设计说明书题目：基于MATLAB的语音端点检测研究院（系）：专业：电子信息工程学生姓名：学号：指导教师：职称：教授题目类型：理论研究实验研

2018-11-28 约3.25万字 41页立即下载

低信噪比环境下语音端点检测方法研究的开题报告.docx 低信噪比环境下语音端点检测方法研究的开题报告一、研究背景及意义随着智能语音技术的不断发展，语音端点检测（VoiceActivityDetection，VAD）作为语音信号处理的基本环节之一，被广泛应用于语音识别、音频编码、语音增强等领域。语音端点检测的主要任务是从输入的语音信号中确定有语音信息的部分，即声活（SpeechActive，SA）区间，并将其分离出来以进行后续处理。然而，在实际应用中，噪声干扰、话者头部运动、语音咳嗽、口唇噪声等因素都会影响语音信号的质量，进而影响语音端点检测的性能。在低信噪比环境下，传统的基于能量、短时能量变化率、零交叉率等特征的语音端点检测算法已经无法满足实

2024-04-11 约1.34千字 3页立即下载

基于深度学习的欺骗语音检测研究.docx 基于深度学习的欺骗语音检测研究一、引言随着信息技术的发展，语音技术在日常生活中的运用愈发广泛，但同时语音欺骗和恶意利用的风险也随之上升。针对这一问题，本文旨在通过深度学习技术对欺骗语音进行检测研究，以提升语音安全性和可靠性。二、背景与意义近年来，语音技术已广泛应用于电话诈骗、网络欺诈等犯罪活动中。这些欺诈行为往往利用深度伪造技术生成模仿他人声音的音频，以实施欺诈行为。因此，研究有效的欺骗语音检测技术，对于保护个人隐私、防止财产损失、维护社会安全具有重要意义。三、相关工作目前，欺骗语音检测的方法主要包括基于声纹识别、基于音频特征分析等传统方法。然而，这些方法在面对复杂的音频环境和高度

2025-04-12 约4.27千字 9页立即下载

实验3 语音信号的端点检测.ppt 一、实验目的 1、本次实验是设计性实验，鼓励学生充分发挥自己的创造性，灵活利用所学的理论知识，设计出自己的解决方案。 2、熟悉并掌握语音端点检测技术。二、实验原理 语音端点检测就是检测语音信号的起点和终点，因此也叫起止点识别。它是语音处理技术中的一个重要方面，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。在语音识别中，一个关键问题就是如何将语音信号精确地检测出来，为获得准确的识别提供前提。以过零率ZCR和能量E为特征的起止点算法的根据是背景噪声与语音的短时段ZCR及E特征从统计看都有相当的区别。这里的E特征指的是能量类特征，用到的是该类特征中的短时段平均幅度M特征。

2017-06-18 约2.79千字 20页立即下载

一种基于深度学习方法的芯片缺陷检测方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114463269 A (43)申请公布日 2022.05.10 (21)申请号 202111647594.1 (22)申请日 2021.12.29 (71)申请人南京拟态智能技术研

2023-05-07 约1.29万字 15页立即下载

《基于深度学习的语音去混响方法研究》 .pdf 《基于深度学习的语音去混响方法研究》篇一一、引言随着语音技术的发展，语音信号处理在通信、语音识别、语音合成等领域得到了广泛的应用。然而，在实际应用中，由于多种声音源的叠加和反射等因素，常常会出现混响现象，导致语音信号的失真和干扰。因此，对语音信号进行去混响处理，是提高语音质量和识别率的重要手段。近年来，深度学习技术的兴起为语音去混响提供了新的解决方案。本文将就基于深度学习的语音 去混响方法进行深入研究。二、语音去混响技术背景传统的语音去混响方法主要包括基于统计模型的方法和基于信号处理的方法。然而，这些方法往往难以处理复杂的混响环境，且处理效果有限。随着深度学习技术的发展，

2024-11-23 约1.37千字 3页立即下载

一种基于深度学习的低时延、安全的车载入侵检测方法.docx PAGE 1- 一种基于深度学习的低时延、安全的车载入侵检测方法 一、引言 (1)随着汽车智能化和网联化的发展，车载安全系统在保障驾驶人员和乘客的生命财产安全方面发挥着至关重要的作用。在众多安全系统中，入侵检测技术作为预防性保护措施，旨在实时监测车辆内外环境，及时发现并预警潜在的入侵行为。然而，传统的入侵检测方法往往存在时延较长、误报率高、安全性不足等问题，难以满足现代智能汽车对快速响应和安全性的高要求。 (2)深度学习作为一种强大的机器学习技术，近年来在图像识别、语音识别等领域取得了显著成果。基于深度学习的入侵检测方法通过构建复杂神经网络模型，能够自动学习入侵特征，实现高精度、低误报率的检测

2025-01-21 约1.8千字 4页立即下载