發(fā)布時間：2018-05-13 04:34

  本文選題：低信噪比 + 調(diào)制域�。� 參考：《科學(xué)技術(shù)與工程》2017年21期

【摘要】：傳統(tǒng)的端點檢測在信噪比較高的環(huán)境下可以有效地對語音進行端點檢測,但是在低信噪比環(huán)境下端點檢測的正確率急劇下降。針對在低信噪比環(huán)境下語音端點檢測正確率不高的問題,提出一種將調(diào)制域譜減法和對數(shù)能量子帶譜熵相結(jié)合的的端點檢測算法;該算法首先利用調(diào)制域譜減法去除帶噪語音的噪聲以提高語音信號的信噪比,然后結(jié)合對數(shù)能量和子帶譜熵算法對消噪后的語音信號進行端點檢測。實驗仿真結(jié)果表明,該算法在低信噪比環(huán)境下能有效提高語音端點檢測的正確率且具有一定的穩(wěn)健性。
[Abstract]:Traditional endpoint detection can effectively detect speech in a high SNR environment, but the accuracy of endpoint detection in a low SNR environment is dramatically reduced. Aiming at the low accuracy of speech endpoint detection in low SNR environment, a novel endpoint detection algorithm combining modulation domain spectral subtraction and logarithmic energy quantum band spectral entropy is proposed. Firstly, the modulation domain spectral subtraction method is used to remove the noise of the noisy speech to improve the signal-to-noise ratio of the speech signal, and then the endpoint detection of the de-noised speech signal is carried out by combining the logarithmic energy and the sub-band spectral entropy algorithm. Experimental results show that the proposed algorithm can effectively improve the accuracy and robustness of speech endpoint detection in low SNR environment.
【作者單位】： 桂林電子科技大學(xué)信息與通信學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61461011) 教育部重點實驗室2016年主任基金(CRKL160107)資助
【分類號】：TN912.3

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本文編號：1881702