本文關(guān)鍵詞： 多窗譜估計 改進譜減法 譜熵 語音增強 端點檢測　出處：《計算機技術(shù)與發(fā)展》2016年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：端點檢測在語音識別中具有非常重要的作用,其準確性將直接影響語音識別系統(tǒng)的正確率。為了提高低信噪比環(huán)境下語音端點檢測的正確率,提出了一種基于多窗譜估計的改進譜減法和能量譜熵的端點檢測算法。該算法首先利用多窗譜估計改進譜減法對含噪語音進行去噪以提高語音信號信噪比,接著對去噪后的語音信號使用新的能量譜熵算法進行端點檢測。仿真實驗結(jié)果表明,同常見端點檢測算法相比較,該算法在低信噪比環(huán)境下具有較好的端點檢測正確率且有一定的魯棒性,證明了該算法的有效性。
[Abstract]:Endpoint detection plays an important role in speech recognition, and its accuracy will directly affect the accuracy of speech recognition system. An improved spectral subtraction method based on multi-window spectrum estimation and an endpoint detection algorithm based on energy spectrum entropy are proposed. Firstly, the improved spectral subtraction method based on multi-window spectrum estimation is used to de-noise the noisy speech to improve the signal-to-noise ratio of the speech signal. Then the new energy spectrum entropy algorithm is used to detect the endpoint of the de-noised speech signal. The simulation results show that the proposed algorithm is compared with the common endpoint detection algorithm. The algorithm has good accuracy and robustness in the environment of low signal-to-noise ratio (SNR), which proves the effectiveness of the algorithm.
【作者單位】： 長沙師范學(xué)院電子與信息工程系;
【基金】：湖南省科技計劃項目(2012FJ3010) 湖南省教育科研項目(12C0952) 長沙師范學(xué)院科研基金項目(XXZD201218);長沙師范學(xué)院大學(xué)生研究性學(xué)習和創(chuàng)新性實驗計劃項目(DXYC201510)
【分類號】：TN912.3

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