【摘要】：在復雜的聲學環(huán)境中,由于環(huán)境噪聲的干擾,導致聲學特征的穩(wěn)定性不夠理想.為克服此難題,通常對決策結果在時間維度上進行平滑.然而,這些平滑過程本身沒有考慮數(shù)據(jù)在時間維度上的結構特征,屬于啟發(fā)式的方法.該文采用動態(tài)分割的方法,將語音的頻譜包絡在時間維度上分割成具有特征同一性的時間塊,以分割塊為單位計算能量特征,并進行語音/非語音決策,從而達到提高語音端點檢測的穩(wěn)定性目的.實驗表明,提出的方法有效提高了語音端點檢測的魯棒性.
[Abstract]:In complex acoustic environment, the stability of acoustic features is not ideal due to the disturbance of ambient noise. To overcome this problem, the decision results are usually smoothed in time dimension. However, these smoothing processes do not take into account the structural characteristics of data in time dimension and are heuristic. In this paper, the spectrum envelope of speech is divided into time blocks with feature identity by dynamic segmentation method. The energy features are calculated in units of segmentation blocks, and the speech / non-speech decision is made. In order to improve the stability of speech endpoint detection. Experiments show that the proposed method can effectively improve the robustness of speech endpoint detection.
【作者單位】： 北京理工大學信息與電子學院;江西理工大學信息工程學院;中國科學院聲學研究所語言聲學與內容理解重點實驗室;
【基金】：國家重點基礎研究發(fā)展計劃項目資助(2013CB32930) 國家自然科學基金資助項目(61271426,10925419,90920302,61072124,11074275,11161140319,91120001) 中國科學院戰(zhàn)略性先導科技專項基金資助項目(XDA06030100,XDA06030500) 國家“八六三”計劃項目(2012AA012503) 中科院重點部署資助項目(KGZD-EW-103-2) 江西理工大學科研基金資助項目(NSFJ2015-G21)
【分類號】：TN912.3

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本文編號：2300276