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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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题名基于小波及能量熵的带噪语音端点检测算法
被引量:3
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作者
张婷
何凌
黄华
刘肖珩
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机构
四川大学电气信息学院
四川大学华西基础医学与法医学院生物医学工程研究室
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2013年第4期1331-1335,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(10972148)
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文摘
为了在复杂的噪声环境中区分出语音信号和非语音信号(噪声),提出了一种基于小波及能量熵的带噪语音端点检测方法。该方法利用小波的多分辨率特性以及它对非平稳信号局部特征的表现能力,对含噪语音信号进行小波变换,用各层能量熵值的平均值来有效地区分语音段和非语音段。不同背景噪声及不同信噪比下的实验结果表明,提出的带噪语音端点检测算法获得了较高的检测正确率。
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关键词
小波变换
小波降噪
能量熵
自适应阈值
带噪语音端点检测
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Keywords
wavelet transform
wavelet denoising
energy entropy
adaptive threshold
noisy speech endpoint detection
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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