本文選題：端點檢測 + LMS自適應濾波　； 參考：《系統(tǒng)仿真學報》2017年09期

【摘要】：低信噪比環(huán)境下語音的端點檢測在語音處理中占有十分重要的地位。對于一個受到加性噪聲污染的語音信號通常采用濾波的方式,能夠抑制噪聲,并使原始語音保持相對不變。提出了一種基于最小均方誤差(LMS)自適應濾波減噪與改進的雙門限語音端點檢測算法,在進行雙參數(shù)雙門限法端點檢測的前后進行雙重中值濾波平滑處理。通過Matlab仿真,將提出的語音端點檢測方法與其它的方法進行對比,在信噪比較低的噪聲環(huán)境下使得語音的端點檢測效果具有更優(yōu)的準確率與穩(wěn)健性。
[Abstract]:Endpoint detection plays an important role in speech processing in low signal-to-noise ratio (SNR) environment. A speech signal contaminated by additive noise is usually filtered, which can suppress the noise and keep the original speech relatively unchanged. An improved dual-threshold speech endpoint detection algorithm based on the least mean square error (LMS) adaptive filtering and the improved dual-threshold speech endpoint detection algorithm is proposed. The dual median filter smoothing is performed before and after the two-parameter two-threshold method endpoint detection. Through Matlab simulation, the proposed speech endpoint detection method is compared with other methods, which makes the speech endpoint detection effect more accurate and robust under the noise environment with low SNR.
【作者單位】： 上海大學機電工程與自動化學院;南京大學電子科學與工程系;中科院自動化所模式識別國家重點實驗室;
【基金】：上海市科委重點項目(14DZ1206302)
【分類號】：TN912.3

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本文編號：1786139