语音检测器的主要任务是对接收到的含噪语音信号进行分析,判断其中是否有语音,将检测结果送至主控板,使主控板作出相应的处理,从而控制单工电台的发射开关,使其处于接收或发射状态。 本文分析了语音检测技术的理论基础,讨论了语音与噪声的不同特性,研究了信号的“谱熵”值和“短时平均幅度差函数(AMDF)”对车辆通信中语音信号的影响,提出了“谱熵”和AMDF相结合的混合检测算法对信号进行语音/噪声判决,且采用自适应神经网络滤波,提高了信号的信噪比(SNR),达到语音增强。最后,以DSP芯片为核心,完成语音检测器的设计与开发工作。 在进行算法研究时,将干扰信号抽象为白噪声和严重失真的单音信号(即方波信号),并分别在频域和时域内对含噪语音进行分析和处理。在频域内,利用傅里叶变换和最大离散熵定理,对含噪语音的短时频谱进行分析,构造出一种熵函数来对语音信号进行有声/无声的判决,从而达到检测语音的目的;在时域内,用N=128的矩形窗取出短时信号,计算信号的AMDF。 研究结果表明,“谱熵”和AMDF联合检测算法是在SNR比较高的情况下检测效果较理想,而车辆通信中语音信号的SNR较低,故在对信号处理之前,进行自适应神经网络滤波,滤除信号中混杂的噪声信号,提高SNR,从而达到语音增强的目的,有利于信号的检测。仿真结果表明,本算法对带噪语音端点检测有高的正确率。 在硬件设计上,采用串行输入输出的方式,充分利用DSP芯片的McBSP口和DMA通道,使数据的输入和输出不占用CPU时间,同时简化电路,减小印刷板的尺寸。