一种改进的基于时域参数的语音切分算法

本文探讨了基于时域的语音切分算法,在前人研究的基础上,提出一种改进算法——自适应、前后搜索和检测短时脉冲噪音算法。该算法主要利用语音信号的短时参数,采用统计的方法定出切分所需要的阈值;根据背景音和静音过零率的不同,进一步搜索符合要求的静音帧;同时滤去短时脉冲噪音。实验证明,该算法准确卑很高,有很好的鲁棒性,允许误差在60 ms 的范围内,对于原始语音切分错误率为5.04%;在信噪比(SNR)大于等于2 dB 的情况下,对带噪语音的切分错误率为10%～20%。