本文選題：端點(diǎn)檢測 + LMS自適應(yīng)濾波　； 參考：《系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào)》2017年09期

【摘要】：低信噪比環(huán)境下語音的端點(diǎn)檢測在語音處理中占有十分重要的地位。對(duì)于一個(gè)受到加性噪聲污染的語音信號(hào)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(duì)不變。提出了一種基于最小均方誤差(LMS)自適應(yīng)濾波減噪與改進(jìn)的雙門限語音端點(diǎn)檢測算法,在進(jìn)行雙參數(shù)雙門限法端點(diǎn)檢測的前后進(jìn)行雙重中值濾波平滑處理。通過Matlab仿真,將提出的語音端點(diǎn)檢測方法與其它的方法進(jìn)行對(duì)比,在信噪比較低的噪聲環(huán)境下使得語音的端點(diǎn)檢測效果具有更優(yōu)的準(zhǔn)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(xué)機(jī)電工程與自動(dòng)化學(xué)院;南京大學(xué)電子科學(xué)與工程系;中科院自動(dòng)化所模式識(shí)別國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：上海市科委重點(diǎn)項(xiàng)目(14DZ1206302)
【分類號(hào)】：TN912.3

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本文編號(hào)：1786139