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题名一种改进的基于倒谱特征的带噪端点检测方法
被引量:13
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作者
于迎霞
史家茂
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机构
新疆大学信息科学与工程学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2004年第19期85-87,共3页
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文摘
影响语音识别性能的一个关键因素是端点检测的准确性。实际应用中的信噪比较低,使得某些高信噪比下性能好的检测算法不能有效地工作,影响系统的识别率。该文针对基于倒谱特征的带噪端点检测算法提出了3点改进:(1) 将语音信号经滤波后分成高低频两子带,分别进行分析;(2) 用LPC美尔倒谱特征LPCCMCC代替常规倒谱特征作为特征参数;(3) 改进噪声估计,使其具有自适应性。实验结果表明本方法在低信噪比下有较好的检测性能。
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关键词
端点检测
LPC美尔倒谱系数
语音识别
滤波
Mel倒谱距离
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Keywords
Endpoint detection
lpccmcc
Speech recognition
Filter
Mel cepstral distance
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于LPC美尔倒谱特征的带噪语音端点检测
被引量:6
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作者
古丽拉.阿东别克
于迎霞
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机构
新疆大学信息科学与工程学院
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出处
《电声技术》
北大核心
2004年第2期53-55,58,共4页
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基金
国家自然科学基金(69963002)
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文摘
复杂的噪声环境是语音识别系统在实际应用中性能下降的原因之一,识别预处理中的带噪端点检测作为关键技术,其性能的优劣某种程度上决定了识别率的高低。笔者提出了基于LPC美尔倒谱特征的带噪端点检测方法,对语音信号分高低频段分别提取LPC美尔倒谱特征分析,根据Mel倒谱距离判决,采用自适应噪声估计,实验结果表明,该方法计算效率较高,低信噪比下有较好的检测性能。
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关键词
语音识别
带噪端点检测
LPC美尔倒谱特征
Mel倒谱距离
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Keywords
endpoint detection
LPC Mel cepstrum feature(lpccmcc)
speech recognition
Mel cepstral distance
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分类号
TN912.34
[电子电信—通信与信息系统]
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