汉语连续语音识别系统的研究与实现(25)

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舯甓呔并’１

汉明窗表达式为【２】：（２．２）

砌，：０．５４－０．４６ｃｏｓ（器），Ｏ＜ｎ＜Ｎ－１

Ｌ０，（２．３）其他

汉宁窗表达式为ｆ２】：

舯Ｈ 一潞）］，Ｏ＜ｎ＜Ｎ－１

【０，

则对语音信号加窗心坪可表示为【２１：其他（２．４）

Ｑ。＝∑Ｔ［ｘ（ｍ）】 ０３（刀一ｍ）

脯＝－．ｃｏ（２．５）

其中，Ｎ为窗长，Ｔ【．． 】表示信号处理方法，ｘ（ｍ）为语音帧序列，ｃｏ（ｎ—ｍ）为各个语音帧上的窗函数。

窗函数的选择对语音信号的短时分析影响很大，这些窗函数都具有低通特性。矩形窗、汉明窗和汉宁窗的主瓣宽度和旁瓣高度如表２－６所利”】。从表中可以看出：矩形窗的主瓣宽度最窄，旁瓣高度最高；汉明窗的主瓣宽度最宽，旁瓣高度最低。旁瓣太高会产生泄漏现象，汉明窗的旁瓣最低，具有更加平滑的低通特性，可以有效克服泄漏现象，因此应用最为广泛。

表２．６ｌｓ长的各种窗的主瓣宽度（ｂ）和旁瓣高度（ａ１）

矩形窗汉明窗

ｌ。１９ＨＺ汉宁窗１．８７ＨｚｂＯ．８ｌＨｚ

ａ１．１３ｄＢ＿４３ｄＢ．３２ｄＢ

２．３．５端点检测

端点检测的目的是从输入的语音信号中检测出各种段落（如词、音节、声韵母等）的起点和终点。准确的端点检测不仅可以减少系统的计算量，还可以排除噪声的干扰，提高系统的识别性能。

传统的能量一过零率双门限法是～种典型的端点检测方法，它是将语音信号的短时能量和短时过零率两个特征参数结合起来进行端点检测的。在实际应用中，通常用能量来检测浊音，用过零率检测清音，两者相互配合就可以实现可靠的端点检测。１５

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