發(fā)布時間：2017-08-11 15:17

  本文關鍵詞：基于小波分析與PSO-ELM的語音端點檢測算法研究

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【摘要】：為了提高語音端點檢測算法在低信噪比和復雜環(huán)境下的檢測速度和檢測準確度,本文提出了小波分析技術(WA)和粒子群算法(PSO)優(yōu)化的極限學習機(ELM)相結合的方法.依據(jù)小波變換及多分辨率分析原理,提取每幀語音信號特征量,輸入ELM神經(jīng)網(wǎng)絡.采用PSO算法選擇ELM最優(yōu)的輸入權值和隱含層偏差,進而得到預測結果.通過Matlab仿真可見,與傳統(tǒng)端點檢測算法和神經(jīng)網(wǎng)絡算法相比,該方法以最簡化的網(wǎng)絡結構獲得了20%以上的速度提升和更加理想的檢測準確度.
【作者單位】： 鄭州大學電氣工程學院;
【關鍵詞】： 端點檢測 小波分析 極限學習機 粒子群優(yōu)化算法
【分類號】：TN912.3
【正文快照】： 0引言語音信號端點檢測是聲紋識別、語音增強、語音監(jiān)控等技術的重要組成部分[1-2].端點檢測的目的是在一段信號流中,快速區(qū)分出語音段和非語音段,并準確地標識出語音段的起始點和結束點[3-5].研究表明,即使在理想條件下,語音識別的錯誤大部分是端點檢測造成的[6].因此要實現(xiàn)

【相似文獻】

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本文編號：656806