【摘要】：語音端點(diǎn)檢測(cè)是語音信號(hào)處理的一個(gè)重要環(huán)節(jié),在低信噪比下,端點(diǎn)檢測(cè)的準(zhǔn)確度和魯棒性較低。為此,提出一種小波能量熵與基音周期相結(jié)合的混合端點(diǎn)檢測(cè)算法。該算法通過分析語音信號(hào)的小波能量和小波能量熵,構(gòu)造不同語者的小波能量熵端點(diǎn)檢測(cè)參數(shù),針對(duì)不同語者的發(fā)音特性運(yùn)用小波能量熵和基音周期檢測(cè)語音端點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在不同噪聲背景下,當(dāng)信噪比為5 dB時(shí),該算法的端點(diǎn)檢測(cè)平均準(zhǔn)確率達(dá)到84.375%,相對(duì)于小波能量和小波能量熵算法均有明顯提高。
[Abstract]:Speech endpoint detection is an important part of speech signal processing. At low SNR, the accuracy and robustness of endpoint detection are low. A hybrid endpoint detection algorithm combining wavelet energy entropy and pitch period is proposed. By analyzing the wavelet energy and wavelet energy entropy of the speech signal, the algorithm constructs the wavelet energy entropy endpoint detection parameters of different speakers, and uses wavelet energy entropy and pitch period to detect the speech endpoint according to the pronunciation characteristics of different speakers. The experimental results show that when the SNR is 5 dB, the average endpoint detection accuracy of this algorithm is 84.375, which is significantly higher than that of wavelet energy and wavelet energy entropy algorithm.
【作者單位】： 西安建筑科技大學(xué)理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金青年科學(xué)項(xiàng)目(61403298)
【分類號(hào)】：TN912.3

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本文編號(hào)：2396423