基于MATLAB的双门限语音端点检测算法研究——短时能量与过零率

摘要

语音端点检测（Voice Activity Detection, VAD）是语音信号处理中的重要环节，旨在准确区分语音段与非语音段。本文提出了一种基于MATLAB的双门限语音端点检测算法，该算法结合短时能量和过零率两个特征参数，通过设定高低两个阈值实现语音信号的端点检测。实验结果表明，该算法能够有效提高语音端点检测的准确性和鲁棒性，适用于多种噪声环境下的语音信号处理。

一、引言

语音端点检测是语音识别、语音编码、语音增强等语音信号处理任务的基础。准确的端点检测能够有效去除语音信号中的静音段和噪声段，提高后续处理的效率和准确性。传统的语音端点检测方法多基于单一特征参数，如短时能量或过零率，但在复杂噪声环境下，这些方法往往难以取得理想的效果。因此，研究一种结合多种特征参数的双门限语音端点检测算法具有重要的实际意义。

二、短时能量与过零率

2.1 短时能量

短时能量是语音信号处理中常用的特征参数之一，它反映了语音信号在短时间内的能量分布情况。短时能量的计算公式为：
[ En = \sum{m=n}^{n+N-1} [x(m)]^2 ]
其中，( x(m) ) 是语音信号的采样值，( N ) 是帧长。短时能量能够较好地反映语音信号的强弱变化，对于区分语音段和非语音段具有重要作用。

2.2 过零率

过零率是指语音信号在单位时间内通过零值的次数，它反映了语音信号的频率特性。过零率的计算公式为：
[ Zn = \frac{1}{2N} \sum{m=n}^{n+N-1} \left| \text{sgn}[x(m)] - \text{sgn}[x(m-1)] \right| ]
其中，( \text{sgn} ) 是符号函数。过零率对于区分清音和浊音具有重要作用，清音的过零率通常较高，而浊音的过零率较低。

三、双门限语音端点检测算法

3.1 算法原理

双门限语音端点检测算法结合了短时能量和过零率两个特征参数，通过设定高低两个阈值实现语音信号的端点检测。算法的基本流程如下：

1. 预处理：对语音信号进行分帧处理，通常帧长为20-30ms，帧移为10ms。
2. 特征提取：计算每帧语音信号的短时能量和过零率。
3. 双门限判断：
   • 高阈值判断：如果某帧的短时能量或过零率超过高阈值，则认为该帧为语音帧。
   • 低阈值判断：如果某帧的短时能量或过零率低于低阈值，则认为该帧为非语音帧。
   • 过渡区处理：对于介于高低阈值之间的帧，根据前后帧的状态进行判断，如果前后帧均为语音帧，则认为该帧为语音帧；否则，认为该帧为非语音帧。
4. 端点确定：根据双门限判断结果，确定语音信号的起始点和结束点。

3.2 MATLAB实现

以下是基于MATLAB的双门限语音端点检测算法的简单实现代码：

% 读取语音信号
[x, fs] = audioread('speech.wav');
% 参数设置
frame_length = round(0.025 * fs); % 帧长25ms
frame_shift = round(0.01 * fs);  % 帧移10ms
N = length(x);
num_frames = floor((N - frame_length) / frame_shift) + 1;
% 初始化特征矩阵
energy = zeros(num_frames, 1);
zcr = zeros(num_frames, 1);
% 计算每帧的短时能量和过零率
for i = 1:num_frames
    start_idx = (i-1)*frame_shift + 1;
    end_idx = start_idx + frame_length - 1;
    frame = x(start_idx:end_idx);
    % 计算短时能量
    energy(i) = sum(frame.^2);
    % 计算过零率
    sign_changes = sum(abs(diff(sign(frame)))) / 2;
    zcr(i) = sign_changes / frame_length;
end
% 双门限设置
energy_high_threshold = 0.1 * max(energy);
energy_low_threshold = 0.01 * max(energy);
zcr_high_threshold = 0.5 * max(zcr);
zcr_low_threshold = 0.05 * max(zcr);
% 双门限判断
is_speech = false(num_frames, 1);
for i = 1:num_frames
    if energy(i) > energy_high_threshold || zcr(i) > zcr_high_threshold
        is_speech(i) = true;
    elseif energy(i) < energy_low_threshold && zcr(i) < zcr_low_threshold
        is_speech(i) = false;
    else
        % 过渡区处理
        if i > 1 && i < num_frames
            if is_speech(i-1) || is_speech(i+1)
                is_speech(i) = true;
            end
        end
    end
end
% 确定端点
speech_start = find(is_speech, 1, 'first');
speech_end = find(is_speech, 1, 'last');
% 显示结果
figure;
subplot(3,1,1);
plot(x);
title('原始语音信号');
xlabel('采样点');
ylabel('幅度');
subplot(3,1,2);
plot(energy);
hold on;
plot([1 num_frames], [energy_high_threshold energy_high_threshold], 'r--');
plot([1 num_frames], [energy_low_threshold energy_low_threshold], 'g--');
title('短时能量');
xlabel('帧序号');
ylabel('能量');
subplot(3,1,3);
plot(zcr);
hold on;
plot([1 num_frames], [zcr_high_threshold zcr_high_threshold], 'r--');
plot([1 num_frames], [zcr_low_threshold zcr_low_threshold], 'g--');
title('过零率');
xlabel('帧序号');
ylabel('过零率');

四、实验结果与分析

4.1 实验设置

实验选用了一段包含不同噪声环境的语音信号进行测试，采样率为16kHz，帧长为25ms，帧移为10ms。通过调整高低阈值，观察算法在不同噪声环境下的端点检测效果。

4.2 实验结果

实验结果表明，基于双门限的语音端点检测算法在不同噪声环境下均能取得较好的效果。在高噪声环境下，通过适当调整高低阈值，算法能够有效区分语音段和非语音段，减少误检和漏检。

4.3 结果分析

双门限语音端点检测算法结合了短时能量和过零率两个特征参数，能够更全面地反映语音信号的特性。高阈值用于检测语音段的显著特征，低阈值用于检测语音段的边缘特征，过渡区处理则进一步提高了算法的鲁棒性。

五、结论与展望

本文提出了一种基于MATLAB的双门限语音端点检测算法，该算法结合短时能量和过零率两个特征参数，通过设定高低两个阈值实现语音信号的端点检测。实验结果表明，该算法能够有效提高语音端点检测的准确性和鲁棒性，适用于多种噪声环境下的语音信号处理。未来工作可以进一步优化算法参数，提高算法在极端噪声环境下的性能，同时探索将算法应用于实时语音信号处理系统中。