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端點偵測介紹

端點偵測介紹. 端點偵測. 端點偵測（ End-point Detection ， EPD ） : 決定音訊開始和結束的位置，又稱 Speech Detection 或是 VAD (Voice Activity Detection) 。. 端點偵測. 時域端點偵測－絕對值能量法、平方和能量法和越零率 絕對值能量法： 平方和能量法： 越零率 （ Zero Crossing Rate ， ZCR ）是在訊號中，音訊通越零點的次數. 其中 E(n) 為第 n 個分析框的能量估算值， p 為該分析框的中心點位置， N 為分析框寬度. 能量法與越零率.

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端點偵測介紹

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Presentation Transcript

  1. 端點偵測介紹

  2. 端點偵測 • 端點偵測（End-point Detection， EPD）:決定音訊開始和結束的位置，又稱 Speech Detection 或是 VAD (Voice Activity Detection)。

  3. 端點偵測 • 時域端點偵測－絕對值能量法、平方和能量法和越零率 • 絕對值能量法： • 平方和能量法： • 越零率（Zero Crossing Rate， ZCR）是在訊號中，音訊通越零點的次數 其中E(n)為第n 個分析框的能量估算值，p 為該分析框的中心點位置，N 為分析框寬度

  4. 能量法與越零率

  5. 頻域端點偵測 • 訊號轉換:離散傅立葉轉換 其中N為分析視窗長度，X(k)為轉換後頻率成分k之能量

  6. 平均能量熵值 • 平均能量熵值 • 限制頻帶 計算整段平均能量 • 其中，u為整段訊號的平均能量點，A(n)為第n個點的振幅值，N為訊號總點數 or

  7. 平均能量熵值 • 將平均能量加入機率密度 其中，β為調整值，u為平均能量

  8. 平均能量熵值 • 計算加入平均能量後的負熵值 • 其中，Hi為第i個音框下重新計算後的負熵值

  9. 平均能量熵值

  10. 決定門檻值

  11. 決定門檻值 • 取前N個音框之平均值 • 此方法假設一開始是靜音，但若一開始就有聲音此做法就很容易發生錯誤 • 取音框中最大數值的0.1倍 • 此方法在音量忽大忽小時或雜訊太強時，會發生錯誤 • 取音框中最小數值的5倍 • 此方法在雜訊太強時，會發生錯誤

  12. 結合越零率 • 先訂出三個門檻值分別為: • 高能量門檻值（τu） • 低能量門檻值（τl） • 越零率門檻值（τzc）

  13. 結合越零率 • 先以低能量門檻值（τl）為主，找出語音的起點 • 經過B個音框後，能量更是大於τu，則視N1為聲音的起始點，反之在B個音框內有小於τl或是低於τu，則放棄N1繼續往下找

  14. 結合越零率 • 找到N1之後，往回檢查前幾個音框的越零率，是否大於τzc ，若是就繼續往回搜尋，直到越零率小於τzc為止 • 此時的 與N2為此訊號的端點

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