發(fā)布時(shí)間：2018-04-26 13:06

  本文選題：語音信號(hào)處理 + 語音端點(diǎn)檢測��； 參考：《電子測量與儀器學(xué)報(bào)》2017年06期

【摘要】：針對(duì)低信噪比條件下語音端點(diǎn)檢測精度受噪聲干擾嚴(yán)重的問題,提出了一種基于投影分類的語音端點(diǎn)檢測方法。該方法首先利用長時(shí)語音信號(hào)變化率測度特征進(jìn)行低信噪比環(huán)境中的語音特征計(jì)算,充分利用語音信號(hào)和非語音信號(hào)的不同來增強(qiáng)低信噪比條件下的區(qū)分度;接著,采用Fisher準(zhǔn)則對(duì)語音和背景噪聲進(jìn)行分類識(shí)別,確保投影后的特征參數(shù)類內(nèi)散度最小、類間散度最大。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,方法具有較高的檢測精度,在信噪比為-10 d B的白噪聲干擾情況下仍然保持了86.7%以上的正確檢測率。
[Abstract]:A speech endpoint detection method based on projection classification is proposed to solve the problem that the accuracy of speech endpoint detection is seriously disturbed by noise under the condition of low signal-to-noise ratio (SNR). In this method, the speech feature in low SNR environment is calculated by using the change rate measure feature of long time speech signal, and the difference between speech signal and non-speech signal is fully utilized to enhance the discrimination under low SNR. Fisher criterion is used to classify speech and background noise to ensure that the projected feature parameters have the smallest intra-class divergence and the largest inter-class dispersion. The experimental results show that the method has high detection accuracy and the correct detection rate is over 86.7% when the SNR is -10 dB.
【作者單位】： 鄭州升達(dá)經(jīng)貿(mào)管理學(xué)院;河南工業(yè)大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目(61272527) 河南省科技廳自然科學(xué)項(xiàng)目(152102210261)資助
【分類號(hào)】：TN912.3

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6 張曉雷;吳及;呂萍;;基于支持向量機(jī)與多觀測復(fù)合特征矢量的語音端點(diǎn)檢測[A];第十一屆全國人機(jī)語音通訊學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（一）[C];2011年

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本文編號(hào)：1806145