Advertisement

基于Matlab的自适应谱熵端点检测实现

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究利用MATLAB平台，提出了一种基于自适应谱熵的语音端点检测算法，有效提升了在噪声环境下的检测精度和鲁棒性。 该方法基于自适应子带谱熵，并引入正常量K来计算负熵。噪声的负熵减少比语音的负熵减少更为明显，同时各种噪声之间的负熵差异较小。这样就增强了语音与噪声间的区分度。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于Matlab的自适应谱熵端点检测实现
    优质
    本研究利用MATLAB平台，提出了一种基于自适应谱熵的语音端点检测算法，有效提升了在噪声环境下的检测精度和鲁棒性。 该方法基于自适应子带谱熵，并引入正常量K来计算负熵。噪声的负熵减少比语音的负熵减少更为明显，同时各种噪声之间的负熵差异较小。这样就增强了语音与噪声间的区分度。
     
  • 基于谱熵的语音端点检测
    优质
    本研究提出了一种利用谱熵进行语音信号端点检测的新方法，有效提高了在噪声环境下的识别准确率。 本段落介绍了一种使用Matlab实现的基于谱熵算法的语音端点检测方法。
     
  • pushang.zip_端点检测_基于谱熵的方法
    优质
    本研究探讨了利用谱熵方法进行信号端点检测的有效性，通过分析不同音频文件的应用实例，验证了该技术在提高检测精度和鲁棒性方面的优势。文档内容包括理论基础、实验设计及结果讨论。 经过修改后，谱熵法端点检测可以进行调试了。有两个主程序文件分别是pushang.m和pushang1.m。
     
  • 基于能熵比的端点检测MATLAB函数实现
    优质
    本研究提出了一种基于信号能熵比特性的端点检测方法，并在MATLAB环境中实现了相应的算法函数。该方法能够有效识别语音信号中的静音与非静音段落，为后续语音处理任务提供精确的边界信息。 一种基于能熵比的精准端点检测算法，在维纳滤波法语音增强效果方面表现较好。
     
  • 基于倒谱特征的语音端点检测-MATLAB实现
    优质
    本研究采用MATLAB平台，通过分析倒谱特征来精确识别语音信号中的有效数据段，提高语音处理系统的性能。 信号倒谱的一种定义是信号的能量谱密度函数S(ω)的对数的傅里叶反变换。也可以将信号s(n)的倒谱c(n)视为logS(ω)的傅里叶级数展开，即： 式中Cn=C-n为实数，通常称为倒谱系数。
     
  • Matlab【端点检测】基于熵函数的语音端点检测（附源码）.zip
    优质
    本资源提供了一种利用熵函数进行语音信号端点检测的方法及完整源代码。适用于语音处理和识别领域，有助于提高语音识别系统的准确性和效率。 1. 版本：MATLAB 2014/2019a，包含运行结果示例。 2. 领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理以及无人机路径规划等多种领域的MATLAB仿真项目。 3. 内容：标题所示内容的详细介绍可以在博客主页搜索相关文章查看。 4. 适合人群：适用于本科及硕士阶段的教学与科研学习使用。 5. 博客介绍：一位热爱科学研究的MATLAB开发者，致力于技术提升和自我修养同步精进。欢迎有兴趣的合作项目交流。
     
  • 语音端点检测——倒谱、谱熵与分形
    优质
    本研究探讨了在语音信号处理中应用倒谱分析、谱熵和分形理论进行有效语音端点检测的方法和技术，旨在提高语音识别系统的准确性和效率。 语音端点检测可以通过倒谱、谱熵和分形三种方法实现。其中一种具体的算法是双门限谱熵盒维数法。
     
  • 基于Matlab的KNN自适应谱聚类实现
    优质
    本研究提出了一种基于Matlab平台的改进型KNN自适应谱聚类算法，有效提升了数据分类与模式识别任务中的性能和鲁棒性。 Matlab实现KNN自适应谱聚类算法。
     
  • 基于MATLAB的端点检测程序实现
    优质
    本简介介绍了一种利用MATLAB开发的端点检测程序。该程序通过信号处理技术自动识别和标记图像或数据序列中的关键端点，适用于语音分析、图像处理等领域。 这是一个实用的MATLAB程序，用于处理语音信号端点检测，并在MATLAB 7.0版本上调试通过。
     
  • 语音信号处理中的谱熵端点检测.rar
    优质
    本研究探讨了在语音信号处理中应用谱熵进行端点检测的方法，通过分析声音信号的能量分布特征来准确识别语音段落的起止点。 语音信号处理中的端点检测技术可以通过谱熵法在MATLAB中实现。