为了改善在低信噪比条件下,传统语音端点检测算法准确率较低的情况,提出了一种结合多窗谱估计的谱减法和能熵比的语音端点检测算法。该算法在低信噪比下,对带噪语音进行多窗谱估计的谱减语音增强后,结合语音信号的短时能量和子带谱熵,...为了改善在低信噪比条件下,传统语音端点检测算法准确率较低的情况,提出了一种结合多窗谱估计的谱减法和能熵比的语音端点检测算法。该算法在低信噪比下,对带噪语音进行多窗谱估计的谱减语音增强后,结合语音信号的短时能量和子带谱熵,对增强后的语音信号进行能熵比的计算,并用于端点检测。实验结果表明,在不同的背景噪声且信噪比为-5 d B环境下,相对其他端点检测算法更有效地检测出语音端点,可达到70%以上的正确率,此算法更适合于低信噪比环境下的语音端点检测。展开更多
文摘为了改善在低信噪比条件下,传统语音端点检测算法准确率较低的情况,提出了一种结合多窗谱估计的谱减法和能熵比的语音端点检测算法。该算法在低信噪比下,对带噪语音进行多窗谱估计的谱减语音增强后,结合语音信号的短时能量和子带谱熵,对增强后的语音信号进行能熵比的计算,并用于端点检测。实验结果表明,在不同的背景噪声且信噪比为-5 d B环境下,相对其他端点检测算法更有效地检测出语音端点,可达到70%以上的正确率,此算法更适合于低信噪比环境下的语音端点检测。