【摘要】：針對(duì)現(xiàn)有基于特征的語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)方法在低信噪比及非平穩(wěn)噪聲下檢測(cè)性能較低的問(wèn)題,提出了一種融合Burg譜估計(jì)與長(zhǎng)時(shí)段信號(hào)變化率測(cè)度(LTSV)的語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)方法.該方法采用表征較長(zhǎng)時(shí)段語(yǔ)音變化率的LTSV參數(shù),較準(zhǔn)確地反映了語(yǔ)音的非平穩(wěn)程度.與傳統(tǒng)基于特征的語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)方法相比,該方法在低信噪比及非平穩(wěn)噪聲情況下的檢測(cè)性能有了較大提高.并融合Burg譜估計(jì),與傳統(tǒng)Welch譜估計(jì)方法相比,提高了LTSV參數(shù)的區(qū)分度,從而進(jìn)一步提高了檢測(cè)的準(zhǔn)確率.仿真結(jié)果表明:采用融合Burg譜估計(jì)與LTSV的語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)方法在低信噪比(-10dB)及非平穩(wěn)噪聲情況下,與傳統(tǒng)基于特征的語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)方法相比,檢測(cè)準(zhǔn)確率普遍提高了約6%以上,說(shuō)明該方法在低信噪比及非平穩(wěn)噪聲環(huán)境下魯棒性更好.
[Abstract]:In order to solve the problem that the existing feature-based speech endpoint detection methods have low detection performance under low signal-to-noise ratio (SNR) and non-stationary noise, a speech endpoint detection method combining Burg spectrum estimation and long-term signal change rate measure (LTSV) is proposed. In this method, the LTSV parameters are used to characterize the speech change rate for a long time, which accurately reflects the non-stationary degree of speech. Compared with the traditional feature-based speech endpoint detection method, the detection performance of this method is greatly improved under the condition of low signal-to-noise ratio (SNR) and non-stationary noise. Compared with the traditional Welch spectrum estimation method, the discrimination of LTSV parameters is improved by fusion Burg spectrum estimation, which further improves the accuracy of detection. The simulation results show that the speech endpoint detection method based on fusion Burg spectrum estimation and LTSV is compared with the traditional feature-based speech endpoint detection method in the case of low signal-to-noise ratio (- 10dB) and non-stationary noise. The detection accuracy is generally improved by more than 6%, which indicates that the method is more robust in low SNR and non-stationary noise environments.
【作者單位】： 西北工業(yè)大學(xué)電子信息學(xué)院;
【基金】：陜西省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2011JQ8038)
【分類(lèi)號(hào)】：TN912.3

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2488547