端点侦测介绍课件

端點偵測介紹端點偵測介紹端點偵測端點偵測（End-pointDetection，EPD）:決定音訊開始和結束的位置，又稱SpeechDetection或是VAD(VoiceActivityDetection)。端點偵測端點偵測（End-pointDetection，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（ZeroCrossingRate，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其中能量法與越零率能量法與越零率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平均能量熵值平均能量熵值計算整段平均能量其中，u為整段訊號的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個音框平均能量熵值平均能量熵值決定門檻值決定門檻值決定門檻值取前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，會發生錯誤決定門檻值取前N個音框之平均值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）結合越零率先訂出三個門檻值分別為: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繼續往下找結合越零率先以低能量門檻值（τl）為主，找出語音的起點結合越零率找到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，是否大於端點偵測介紹端點偵測介紹端點偵測端點偵測（End-pointDetection，EPD）:決定音訊開始和結束的位置，又稱SpeechDetection或是VAD(VoiceActivityDetection)。端點偵測端點偵測（End-pointDetection，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（ZeroCrossingRate，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其中能量法與越零率能量法與越零率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平均能量熵值平均能量熵值計算整段平均能量其中，u為整段訊號的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個音框平均能量熵值平均能量熵值決定門檻值決定門檻值決定門檻值取前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，會發生錯誤決定門檻值取前N個音框之平均值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）結合越零率先訂出三個門檻值分別為: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繼續往下找結合越零率先以低能量門檻值（τl）為主，找出語音的起點