本文選題：語音信號處理 + 語音端點檢測�。� 參考：《電子測量與儀器學(xué)報》2017年06期

【摘要】：針對低信噪比條件下語音端點檢測精度受噪聲干擾嚴重的問題,提出了一種基于投影分類的語音端點檢測方法。該方法首先利用長時語音信號變化率測度特征進行低信噪比環(huán)境中的語音特征計算,充分利用語音信號和非語音信號的不同來增強低信噪比條件下的區(qū)分度;接著,采用Fisher準則對語音和背景噪聲進行分類識別,確保投影后的特征參數(shù)類內(nèi)散度最小、類間散度最大。實驗結(jié)果表明,方法具有較高的檢測精度,在信噪比為-10 d B的白噪聲干擾情況下仍然保持了86.7%以上的正確檢測率。
[Abstract]:A speech endpoint detection method based on projection classification is proposed to solve the problem that the accuracy of speech endpoint detection is seriously disturbed by noise under the condition of low signal-to-noise ratio (SNR). In this method, the speech feature in low SNR environment is calculated by using the change rate measure feature of long time speech signal, and the difference between speech signal and non-speech signal is fully utilized to enhance the discrimination under low SNR. Fisher criterion is used to classify speech and background noise to ensure that the projected feature parameters have the smallest intra-class divergence and the largest inter-class dispersion. The experimental results show that the method has high detection accuracy and the correct detection rate is over 86.7% when the SNR is -10 dB.
【作者單位】： 鄭州升達經(jīng)貿(mào)管理學(xué)院;河南工業(yè)大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：自然科學(xué)基金面上項目(61272527) 河南省科技廳自然科學(xué)項目(152102210261)資助
【分類號】：TN912.3

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本文編號：1806145