發(fā)布時間：2017-08-11 15:17

  本文關(guān)鍵詞：基于小波分析與PSO-ELM的語音端點檢測算法研究

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【摘要】：為了提高語音端點檢測算法在低信噪比和復(fù)雜環(huán)境下的檢測速度和檢測準(zhǔn)確度,本文提出了小波分析技術(shù)(WA)和粒子群算法(PSO)優(yōu)化的極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)相結(jié)合的方法.依據(jù)小波變換及多分辨率分析原理,提取每幀語音信號特征量,輸入ELM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).采用PSO算法選擇ELM最優(yōu)的輸入權(quán)值和隱含層偏差,進(jìn)而得到預(yù)測結(jié)果.通過Matlab仿真可見,與傳統(tǒng)端點檢測算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法相比,該方法以最簡化的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)獲得了20%以上的速度提升和更加理想的檢測準(zhǔn)確度.
【作者單位】： 鄭州大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 端點檢測 小波分析 極限學(xué)習(xí)機(jī) 粒子群優(yōu)化算法
【分類號】：TN912.3
【正文快照】： 0引言語音信號端點檢測是聲紋識別、語音增強、語音監(jiān)控等技術(shù)的重要組成部分[1-2].端點檢測的目的是在一段信號流中,快速區(qū)分出語音段和非語音段,并準(zhǔn)確地標(biāo)識出語音段的起始點和結(jié)束點[3-5].研究表明,即使在理想條件下,語音識別的錯誤大部分是端點檢測造成的[6].因此要實現(xiàn)

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：656806