[发明专利]一种针对受白噪声干扰语音信号的静音检测方法

权利要求书

1.一种针对受白噪声干扰语音信号的静音检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

对待处理的数字语音信号流进行第一次分帧处理，得到第一次分帧信号；对第一次分帧信号进行频域FFT变换后取绝对值，然后利用小波框架进行分解，得到多个子信号；对多个子信号同时进行第二次分帧处理，分别得到第二次分帧信号；计算各个第二次分帧信号的能量大小；根据能量大小，利用分段阈值机制得到当前第一次分帧信号的静音检测结果。

2.根据权利要求1所述的静音检测方法，其特征在于，步骤如下：

(1)对待处理的数字语音信号流r_[n]进行分帧处理，其中第k个分帧时域信号记为θ(k)，其包含512个元素；

(2)对分帧信号θ(k)进行频域FFT变换后取绝对值，然后利用下式的小波框架进行分解，得到3个子信号：

$p_{\[k\]}=\[\frac{1}{4},\frac{1}{2},\frac{1}{4}\]$

${q^1}_{\[k\]}=\[\frac{\sqrt{2}}{4},0,\frac{-\sqrt{2}}{4}\]$

${q^2}_{\[k\]}=\[\frac{-1}{4},\frac{1}{2},\frac{-1}{4}\]$

(3)对3个子信号同时进行以32个元素为单位的分帧处理，每个子信号得到8个分帧信号，计算这8个分帧信号的能量大小，分别记为P1＝[p_1,1,p_1,2,...,p_1,8]；P2＝[p_2,1,p_2,2,...,p_2,8]；P3＝[p_3,1,p_3,2,...,p_3,8]；

(4)令P＝[p₁,p₂,...,p₈]＝[p_1,1+p_2,1+p_3,1,p_1,2+p_2,2+p_3,2,,...,p_1,8+p_2,8+p_3,8,]，且定义：

$\mathrm{\Δ}(k,i)={30}^{|\frac{p_{1,i}}{p_i}-0.865|}+{30}^{|\frac{p_{2,i}}{p_i}-0.062|}+{30}^{|\frac{p_{3,i}}{p_i}-0.073|}-3.16,i=1,...,8$

(5)基于如下分段阈值机制对Δ(k,i)进行处理：

$\mathrm{\Ω}(k,i)=\left\{\begin{array}{cc}0,& \mathrm{\Δ}(k,i)\≤t_1\\ 1,& t_1\<\mathrm{\Δ}(k,i)\≤t_2\\ 2,& \mathrm{\Δ}(k,i)\>t_2\end{array}\right.,i=1,...,8$

(6)得到第k个分帧信号的静音检测结果Φ(k)，若值为1，则表示分帧信号为语音帧，若值为0，则表示分帧信号为纯噪声帧：

$\mathrm{\Φ}\left(k\right)=\left\{\begin{array}{cc}1,& \underset{i=1}{\overset{8}{\Σ}}\mathrm{\Ω}(k,i)\≥2\\ 0,& \underset{i=1}{\overset{8}{\Σ}}\mathrm{\Ω}(k,i)\<2\end{array}\right..$