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题名一种噪声环境下的实时语音端点检测算法
被引量：30
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作者
徐大为
吴边
赵建伟
刘重庆
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机构
上海交通大学图像处理与模式识别研究所
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2003年第1期115-117,共3页
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基金
国家863计划资助项目(编号:1863-306-ZD13-05-61)
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文摘
语音识别中的端点检测要求对噪声有很强的鲁棒性。该文提出一种方法,综合采用了语音信号中的4个相互之间独立性强的特征-短时能量、倒谱距离、能量谱方差和能量-熵特征,有效地改进传统的基于单一语音特征方法的缺陷,在动态变化的噪声环境中,大大提高了端点检测对噪声的鲁棒性;为了克服分类回归树(CART)决策法的过度复杂性,引入一种新的5状态自动机进行快速决策,以保证算法的实时性能,并且能够提高端点检测的可靠性。通过各种实际噪声环境的测试,实验表明这一算法可以显著提高在低信噪比、噪声动态变化的各种环境下的端点检测性能。
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关键词
噪声环境
实时语音端点检测算法
语音识别
语音分割
倒谱距离
能量-熵特征
5状态自动机
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Keywords
Endpoint detection,Cepstral distance,Energy-entropy feature,5-states automation
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分类号
TN912.34
[电子电信—通信与信息系统]
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题名一种改进的孤立词端点检测方法
被引量：3
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作者
李晋
王玲
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机构
湖南师范大学电子信息科学系
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006年第30期69-71,共3页
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文摘
将Mel倒谱距离和多带能量-熵特征相结合,提出了一种改进的孤立词端点检测方法。该方法具有不需要估计背景噪声调整门限阈值的优点。仿真实验表明,所提方法在实验室噪声环境下可检测到准确的孤立词端点,特别是当起止处含有弱的摩擦音或爆破音时,不会造成虚检和漏检,鲁棒性较好。由于计算简单,适合实时应用。
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关键词
Mel倒谱距离
多带能量-熵特征
端点检测
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Keywords
Mel cepstral distance,multi-band energy-entropy feature,endpoint detection
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分类号
TN912.3
[电子电信—通信与信息系统]
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