發(fā)布時(shí)間：2018-02-27 05:18

  本文關(guān)鍵詞： 多尺度樣本熵 多尺度變換 語音端點(diǎn)檢測(cè) 閾值 近似熵　出處：《計(jì)算機(jī)工程》2016年12期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)樣本熵對(duì)突變?cè)肼暶舾袑?dǎo)致的誤檢問題,提出一種改進(jìn)的語音端點(diǎn)檢測(cè)算法。該算法在時(shí)域采用尺度因子對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行多尺度變換,計(jì)算各尺度下的樣本熵和閾值,統(tǒng)計(jì)樣本熵大于門限閾值的尺度個(gè)數(shù)并與總尺度個(gè)數(shù)進(jìn)行比較,實(shí)現(xiàn)語音端點(diǎn)檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法能夠較好地消除樣本熵對(duì)突變?cè)肼暤拿舾行?并且與近似熵和樣本熵檢測(cè)算法相比,在低信噪比條件下具有更高的檢測(cè)準(zhǔn)確率。
[Abstract]:An improved speech endpoint detection algorithm is proposed to solve the problem that sample entropy is sensitive to sudden noise. In the time domain, scale factor is used to transform the speech signal, and the sample entropy and threshold are calculated. The number of scales whose entropy is larger than the threshold threshold is compared with the total number of scales to realize the speech endpoint detection. The experimental results show that the algorithm can eliminate the sensitivity of the sample entropy to the mutation noise. And compared with the approximate entropy and sample entropy detection algorithm, the detection accuracy is higher under the condition of low signal-to-noise ratio.
【作者單位】： 江南大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)工程學(xué)院;
【分類號(hào)】：TN912.3

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本文編號(hào)：1541325