本文選題：說(shuō)話人識(shí)別　切入點(diǎn)：活動(dòng)語(yǔ)音檢測(cè)　出處：《清華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2016年11期

【摘要】：該文提出一種適用于各種復(fù)雜噪聲場(chǎng)景下的魯棒性活動(dòng)語(yǔ)音檢測(cè)方法。采用能量、主頻率分量和短時(shí)譜熵3種聲學(xué)參數(shù)形成三維特征,這3種參數(shù)在各種各樣的噪聲中表現(xiàn)出很強(qiáng)的互補(bǔ)性;在活動(dòng)語(yǔ)音脈沖檢測(cè)中,采用K均值聚類算法自適應(yīng)地選擇特征并且計(jì)算語(yǔ)音檢測(cè)過(guò)程中所用到的閾值。在美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究院說(shuō)話人評(píng)測(cè)2008和2012年任務(wù)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明:所提出的方法在各種不同噪聲環(huán)境下均具有較好的性能,相比傳統(tǒng)的非監(jiān)督和有監(jiān)督活動(dòng)語(yǔ)音檢測(cè)算法更加魯棒高效。
[Abstract]:In this paper, a robust active speech detection method for various complex noise scenarios is proposed. Three acoustic parameters, energy, main frequency component and short-time spectral entropy, are used to form 3D features. These three parameters are highly complementary to each other in all kinds of noise, and in active speech pulse detection, The K-means clustering algorithm is used to adaptively select features and calculate the thresholds used in speech detection. The experiments were carried out on the speaker assessment tasks of the National Institute of Standards and Technology in 2008 and 2012. The results show that the proposed method has better performance in different noise environments and is more robust and efficient than the traditional unsupervised and supervised active speech detection algorithms.
【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院語(yǔ)音及語(yǔ)言信息處理國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目(2016YFB1001300)
【分類號(hào)】：TN912.3

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