【端点检测】基于倒谱距离实现信号端点检测含Matlab源码

1 简介

​ 端点检测算法流程

1）预处理：对16kHz的语音信号x[n]进行预加重以及分帧处理。

2）计算每一帧的倒谱矢量值，并取1到5帧的倒谱参数的平均值作为背景噪声倒谱值。

3）逐帧计算倒谱系数和背景噪声的倒谱值，利用上式计算倒谱距离。

4）确定两个门限A1和A2，且A2>A1。

5）根据每一帧的倒谱值进行端点检测，如果这一帧的倒谱距离值大于第一个门限A1，且之后的三个连续的倒谱距离值也都大于A1，则判定这一帧为语音的起点。否则的话，继续检测。对于终点的检测思想也是这样，只是门限值变成了A2。为了避免突发噪声的影响，所以在两个端点的判断上都使用了四个连续的点，只有同时满足连续的四个点的时候，才可以判定当前帧是不是到了规定的门限值。这样做的目的主要是为了防止突发噪声的影响。

2 部分代码

%倒谱法端点检测M1_009.wav，enframe.m放在当前路径clear all;[x,fs,bits]=wavread('M1_009.wav');x=filter([1 -0.95],1,x);%对语音进行预加重，x[n]=y[n]-0.95y[n-1]L=320; %窗长FrameLen=320;FrameInc=160;%[f]=enframe(x,hamming(320,'periodic'),FrameInc);%加汉明窗[framenum,f]=enframe(x,FrameLen,FrameInc);%[framenum,L]=size(f);%显示帧数P=framenum;%总帧数%求每帧的倒谱系数，MCep是倒谱矩阵，P行，320列，第一行是第一帧的320个倒谱系数for ii=1:P    x0(ii,:)=x((ii-1)*L/2+1:(ii-1)*L/2+320);    MCep(ii,:)=ifft(log(abs(fft(x0(ii,:)))));    MCep(ii,:)=fftshift(MCep(ii,:));endfor ii=3:P-2    MCep(ii,:)=0.3*MCep(ii,:)+0.2*MCep(ii-1,:)+0.2*MCep(ii+1,:)+0.15*MCep(ii-2,:)+0.15*MCep(ii+2,:);endMCepn=mean(MCep(1:5,:));% 取1－5帧做背景噪声的倒谱系数帧，MCepn认为是噪声帧的平均倒谱系数，320个样值%计算倒谱距离dst是1行P列，其第i个值为第i帧与噪声平均帧的倒谱距离（是个具体数值）for i=1:P  s=0;     for j=2:L        s=s+(MCep(i,j)-MCepn(j)).^2;%计算倒谱距离     end        s=2*s+(MCep(i,1)-MCepn(1))^2;    dst(i)=4.3429*sqrt(s);end

3 仿真结果

4 参考文献

[1]王媛, 刘珩. 高噪声环境下基于倒谱距离的语音端点检测算法的实现[J]. 中国农业大学学报, 2006.

博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，相关matlab代码问题可私信交流。

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标签：倒谱,检测,MCep,ii,320,源码,端点
来源： https://blog.csdn.net/matlab_dingdang/article/details/123593730