本发明公开了一种单音信号检测方法,包括以下步骤：S1：对当前语音信号进行采集,采用音频编解码芯片wm8960对语音信号进行采集,并对采集的语音信号通过MATLAB转换为数字信号输出；S2：对预处理后的数字信号进行端点检测,采用Verilog HDL(硬件描述语言)对数字信号端点进行检测；S3：对输出的数字信号进行预处理,数字信号特征提取,采用MFCC声学特征提取；S4：对提取的特征进行陷阱滤波检测和ADC信噪比的计算；S5：对检测结果进行处理并输出。本发明通过对语音进行采集和特征进行提取,并将语音的特征输入至陷阱滤波模块中,通过陷阱滤波模块处理后与原始音频数据进行比较,能够快速的识别是否含有单音信号,确保了单音检测的准确性,提高了单音信号检测效率。

本发明实施例公开了一种歌词转换点检测方法、装置、计算机设备及存储介质,涉及音频处理技术领域。其中方法包括：获取目标音频数据；对目标音频数据进行检测以得到目标音频数据的节拍；对目标音频数据进行人声分离处理以得到人声数据；计算人声数据的幅值以得到人声能量波形；对人声能量波形进行预处理以得到目标波形；根据目标音频数据的节拍以及预设转换条件对目标波形进行检测以确定歌词的转换点。该方法实现了机器设备对音乐和人声的有效识别,并通过目标音频数据的节拍以及预设转换条件来检测经过处理后的人声数据实现精准地确定歌词的转换点,大大提高了对歌词转换点定位的精度以及效率。

一种利用神经网络的语音活性检测方法,包括模型训练过程和语音活性检测过程；所述模型训练过程包括以下步骤：S1.对用于训练的纯净语音确定端点检测标签；S2.对纯净语音进行随机加噪,构造训练集；S3.逐帧处理,提取训练集中的多阶多分辨率耳蜗图特征向量；S4.构建多层门控制循环单元网络,利用训练集对其进行训练,得到多层门控制循环单元成熟模型,利用成熟模型进行语音活性检测。本发明利用神经网络良好的分类性能,提取带噪语音的特定特征,并通过预先训练好的神经网络模型,对语音以及噪声进行初步分类并求得一个语音存在概率；通过状态机对获得的语音存在概率进行后处理,从而得到一个平滑且相对准确的语音活性检测标识。