針對固定門限方法在語音端點檢測技術(shù)中的局限性,為了提高低信噪比下語音端點檢測的魯棒性和準(zhǔn)確率,將自適應(yīng)門限應(yīng)用于分形維數(shù)的語音檢測中,提出了一種新的語音端點檢測算法.該算法通過對語音信號產(chǎn)生機(jī)制的分析,將分形維數(shù)用于語音起止點的檢測中,設(shè)計了自適應(yīng)門限,從而有效降低了噪聲干擾對檢測結(jié)果的影響,并實現(xiàn)了實時檢測.仿真實驗結(jié)果表明,在低信噪比的情況下,改進(jìn)的端點檢測算法比傳統(tǒng)的短時能量檢測算法可更準(zhǔn)確有效地實現(xiàn)帶噪語音的端點檢測,而且對噪聲干擾具有更好的魯棒性. 

【文章來源】：東北大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2020,41(01)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

圖1 分形維數(shù)端點檢測的流程圖

無背景噪聲時分形維數(shù)算法的端點檢測結(jié)果

圖2 無背景噪聲時分形維數(shù)算法的端點檢測結(jié)果由圖2可知，在無背景噪聲下，利用語音信號的自身特點，分形維數(shù)算法得到了較高的檢測率．圖3為SNR=10 d B，語音和噪聲相比精細(xì)度更小，規(guī)則度更高，兩者的分形維數(shù)差別明顯，也能找到語音的起止點，有效地進(jìn)行端點檢測．從圖4可見，當(dāng)SNR=0時，原始語音信號中幅值低的部分已經(jīng)被噪聲所覆蓋，尤其體現(xiàn)在語音的起止和結(jié)束部分，無法檢測出語音端點．究其原因，算法中所使用的門限是一個固定值，而固定門限對于波動過大的背景噪聲處理能力有限，失去了理想的效果．因此將自適應(yīng)門限引入分形維數(shù)中來改進(jìn)算法．

【參考文獻(xiàn)】：
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