<正>語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)是語(yǔ)音信號(hào)處理的一個(gè)重要環(huán)節(jié)。在低信噪比的情況下,傳統(tǒng)的能零比端點(diǎn)檢測(cè)的方法正確率很低。本文提出了基于EMD和能零比的語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)算法,它結(jié)合語(yǔ)音增強(qiáng)技術(shù),利用EMD分解特性,求出能零比參數(shù),設(shè)置自適應(yīng)檢測(cè)閾值,實(shí)現(xiàn)了在低信噪比環(huán)境下的語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法在低信噪比情況下能夠提高檢測(cè)的正確率和穩(wěn)定性。語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)是語(yǔ)音信號(hào)處理中的一個(gè)非常重要的環(huán)節(jié)。語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)算法主要分為兩大類:模型匹配端點(diǎn)檢測(cè)和特征參數(shù)端點(diǎn)檢測(cè)。模型匹配端點(diǎn)檢測(cè)如基于隱馬爾科夫模型等,該類型檢測(cè)算法過(guò)程復(fù)雜,運(yùn)算量大,因此應(yīng)用與發(fā)展受到了限制。特征參數(shù)端點(diǎn)檢測(cè)主要是根據(jù)語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)域特征和頻域特征,該算法簡(jiǎn)單, 

【文章來(lái)源】：電子世界. 2020,(20)

【文章頁(yè)數(shù)】：2 頁(yè)

【部分圖文】：

傳統(tǒng)的能零比的端點(diǎn)檢測(cè)結(jié)果

圖3 基于EMD和能零比的端點(diǎn)檢測(cè)結(jié)果文中采用譜減法對(duì)含噪語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行減噪，然后語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解重構(gòu)，提高了語(yǔ)音信號(hào)的信噪比，選用特征參數(shù)能零比來(lái)進(jìn)行語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于EMD和能零比的語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)方法在低信噪比的情況下，能夠提高語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)的正確率和穩(wěn)定性。

基于EMD和能零比的端點(diǎn)檢測(cè)結(jié)果


本文編號(hào)：3422002