作為一種人機交互的手段，語音的端點檢測在解放人類雙手方面意義重大。同時，工作環(huán)境存在著各種各樣的背景噪聲，這些噪聲會嚴重降低語音的質(zhì)量從而影響語音應用的效果，比如會降低識別率。未經(jīng)壓縮的語音數(shù)據(jù)，網(wǎng)絡(luò)交互應用中的網(wǎng)絡(luò)流量偏大，從而降低語音應用的成功率。因此，音頻的端點檢測、降噪和音頻壓縮始終是終端語音處理關(guān)注的重點，目前仍是活躍的研究主題。

　　為了能和您一起了解端點檢測和降噪的基本原理，帶您一起一窺音頻壓縮的奧秘，科大訊飛資深研發(fā)工程師李洪亮將為我們詳解語音處理檢測技術(shù)中的熱點——端點檢測、降噪和壓縮 。

　　▎端點檢測

　　首先來看端點檢測（Voice Activity Detection， VAD）。音頻端點檢測就是從連續(xù)的語音流中檢測出有效的語音段。它包括兩個方面，檢測出有效語音的起始點即前端點，檢測出有效語音的結(jié)束點即后端點。

　　在語音應用中進行語音的端點檢測是很必要的，首先很簡單的一點，就是在存儲或傳輸語音的場景下，從連續(xù)的語音流中分離出有效語音，可以降低存儲或傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量。其次是在有些應用場景中，使用端點檢測可以簡化人機交互，比如在錄音的場景中，語音后端點檢測可以省略結(jié)束錄音的操作。

　　為了能更清楚說明端點檢測的原理，先來分析一段音頻。上圖是一段只有兩個字的簡單音頻，從圖上可以很直觀的看出，首尾的靜音部分聲波的振幅很小，而有效語音部分的振幅比較大，一個信號的振幅從直觀上表示了信號能量的大?。红o音部分能量值較小，有效語音部分的能量值較大。語音信號是一個以時間為自變量的一維連續(xù)函數(shù)，計算機處理的語音數(shù)據(jù)是語音信號按時間排序的采樣值序列，這些采樣值的大小同樣表示了語音信號在采樣點處的能量。

　　采樣值中有正值和負值，計算能量值時不需要考慮正負號，從這個意義上看，使用采樣值的絕對值來表示能量值是自然而然的想法，由于絕對值符號在數(shù)學處理上不方便，所以采樣點的能量值通常使用采樣值的平方，一段包含N個采樣點的語音的能量值可以定義為其中各采樣值的平方和。

　　這樣，一段語音的能量值既與其中的采樣值大小有關(guān)，又與其中包含的采樣點數(shù)量有關(guān)。為了考察語音能量值的變化，需要先將語音信號按照固定時長比如20毫秒進行分割，每個分割單元稱為幀，每幀中包含數(shù)量相同的采樣點，然后計算每幀語音的能量值。

　　如果音頻前面部分連續(xù)M0幀的能量值低于一個事先指定的能量值閾值E0，接下來的連續(xù)M0幀能量值大于E0，則在語音能量值增大的地方就是語音的前端點。同樣的，如果連續(xù)的若干幀語音能量值較大，隨后的幀能量值變小，并且持續(xù)一定的時長，可以認為在能量值減小的地方即是語音的后端點。

　　現(xiàn)在的問題是，能量值閾值E0怎么??？M0又是多少？理想的靜音能量值為0，故上面算法中的E0理想狀態(tài)下取0。不幸的是，采集音頻的場景中往往有一定強度的背景音，這種單純的背景音當然算靜音，但其能量值顯然不為0，因此，實際采集到的音頻其背景音通常有一定的基礎(chǔ)能量值。

　　我們總是假設(shè)采集到的音頻在起始處有一小段靜音，長度一般為幾百毫秒，這一小段靜音是我們估計閾值E0的基礎(chǔ)。對，總是假設(shè)音頻起始處的一小段語音是靜音，這一點假設(shè)非常重要！?。?！在隨后的降噪介紹中也要用到這一假設(shè)。在估計E0時，選取一定數(shù)量的幀比如前100幀語音數(shù)據(jù)（這些是“靜音”），計算其平均能量值，然后加上一個經(jīng)驗值或乘以一個大于1的系數(shù)，由此得到E0。這個E0就是我們判斷一幀語音是否是靜音的基準，大于這個值就是有效語音，小于這個值就是靜音。

　　至于M0，比較容易理解，其大小決定了端點檢測的靈敏度，M0越小，端點檢測的靈敏度越高，反之越低。語音應用的場景不同，端點檢測的靈敏度也應該被設(shè)置為不同的值。例如，在聲控遙控器的應用中，由于語音指令一般都是簡單的控制指令，中間出現(xiàn)逗號或句號等較長停頓的可能性很小，所以提高端點檢測的靈敏度是合理的，M0設(shè)置為較小值，對應的音頻時長一般為200-400毫秒左右。在大段的語音聽寫應用中，由于中間會出現(xiàn)逗號或句號等較長時間的停頓，宜將端點檢測的靈敏度降低，此時M0值設(shè)置為較大值，對應的音頻時長一般為1500-3000毫秒。所以M0的值，也就是端點檢測的靈敏度，在實際中應該做成可調(diào)整的，它的取值要根據(jù)語音應用的場景來選擇。

　　以上只是語音端點檢測的很簡單的一般原理，實際應用中的算法遠比上面講的要復雜。作為一個應用較廣的語音處理技術(shù)，音頻端點檢測仍然是一個較為活躍的研究方向。科大訊飛已經(jīng)使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Networks， RNN）技術(shù)來進行語音的端點檢測，實際的效果可以關(guān)注訊飛的產(chǎn)品。