發(fā)布時間：2018-08-11 15:40

【摘要】：為了提高語音端點檢測的適應(yīng)性和魯棒性,提出一種時域和頻域特征相融合的語音端點檢測新方法.在對語音信號進行預(yù)處理的基礎(chǔ)上,對每一幀分別提取調(diào)和性、清晰度和周期性這3個時域或頻域特征,使用主成分分析進行特征融合,并采用雙門限法得到語音端點的候選集合.在此基礎(chǔ)上通過支持向量機對候選集合中的端點進行判斷得到最終結(jié)果.仿真實驗表明:相對于傳統(tǒng)的語音端點檢測算法、時域和頻域特征相融合的語音端點檢測新算法提高了語音端點檢測的正確率,有效降低了誤測率和漏檢率,具有更好的適應(yīng)性和魯棒性,對不同噪聲背景的信號都有較好的檢測能力.
[Abstract]:In order to improve the adaptability and robustness of speech endpoint detection, a new speech endpoint detection method based on the fusion of time-domain and frequency-domain features is proposed. On the basis of preprocessing of speech signal, three time domain or frequency domain features of concatenation, clarity and periodicity are extracted for each frame, and principal component analysis (PCA) is used for feature fusion. The candidate set of speech endpoint is obtained by double threshold method. On this basis, support vector machine (SVM) is used to judge the endpoint in the candidate set to obtain the final results. The simulation results show that compared with the traditional speech endpoint detection algorithm, the new speech endpoint detection algorithm based on the fusion of time-domain and frequency-domain features improves the accuracy of speech endpoint detection, and effectively reduces the false detection rate and the missed detection rate. It has better adaptability and robustness, and has better detection ability for different noise background signals.
【作者單位】： 江南大學數(shù)字媒體學院;無錫百互科技有限公司;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61300151) 江蘇省自然科學基金資助項目(BK20130155) 江蘇省高校自然科學研究項目(13KJB520001) 科技部科技型中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新基金(14C26213201061)
【分類號】：TN912.3

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前7條

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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【相似文獻】

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本文編號：2177429