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基于EMD和交叉熵的语音端点检测算法
被引量:
3
1
作者
薛俊韬
翁玉茹
张军
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第20期149-153,166,共6页
针对复杂噪声环境下基于经验模态分解(EMD)的端点检测算法准确率低且不能自适应环境问题,提出了一种结合EMD和交叉熵的语音端点检测新算法。算法利用白噪声在各本征模态函数(IMF)中的概率分布是既定的且与幅值无关的EMD分解特性,将衡量...
针对复杂噪声环境下基于经验模态分解(EMD)的端点检测算法准确率低且不能自适应环境问题,提出了一种结合EMD和交叉熵的语音端点检测新算法。算法利用白噪声在各本征模态函数(IMF)中的概率分布是既定的且与幅值无关的EMD分解特性,将衡量语音帧与噪声帧概率分布差异性的交叉熵特征与EMD能量特征相结合,设置自更新检测阈值,实现复杂噪声环境下的语音端点检测。仿真实验证实了该方法在低信噪比以及非平稳噪声情况下具有显著的有效性和优越性。
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关键词
端点检测
经验模态分解(EMD)
交叉熵
自适应门限
低信噪比
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职称材料
题名
基于EMD和交叉熵的语音端点检测算法
被引量:
3
1
作者
薛俊韬
翁玉茹
张军
机构
天津大学电气与自动化工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第20期149-153,166,共6页
基金
天津市科技计划项目(No.13ZXCXGX40400
No.13ZXCXGX40500)
天津市滨海新区科技计划项目(No.2012-XJR21017)
文摘
针对复杂噪声环境下基于经验模态分解(EMD)的端点检测算法准确率低且不能自适应环境问题,提出了一种结合EMD和交叉熵的语音端点检测新算法。算法利用白噪声在各本征模态函数(IMF)中的概率分布是既定的且与幅值无关的EMD分解特性,将衡量语音帧与噪声帧概率分布差异性的交叉熵特征与EMD能量特征相结合,设置自更新检测阈值,实现复杂噪声环境下的语音端点检测。仿真实验证实了该方法在低信噪比以及非平稳噪声情况下具有显著的有效性和优越性。
关键词
端点检测
经验模态分解(EMD)
交叉熵
自适应门限
低信噪比
Keywords
endpoint detection
Empirical Mode Decomposition(EMD)
cross entropy
adaptive threshold
low Signal-to-Noise Ratio(SNR)
分类号
TN912.3 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于EMD和交叉熵的语音端点检测算法
薛俊韬
翁玉茹
张军
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016
3
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职称材料
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参考文献
引证文献
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