基于Mel倒谱特征顺序统计滤波的语音端点检测算法

发布时间：2018-05-16 09:16

  本文选题：倒谱特征 + 顺序统计滤波　； 参考：《中国科学院大学学报》2014年04期

【摘要】：为提高噪声环境下语音端点检测的准确性,提出一种基于Mel倒谱距离顺序统计滤波的端点检测算法.该算法首先提取每帧语音信号的Mel频率倒谱系数,以前16帧估算背景噪声,计算每帧语音与背景噪声的倒谱距离;然后将当前帧前后相继若干帧的倒谱距离,经过一组顺序统计滤波器得到加权倒谱距离;最后根据各帧加权倒谱距离对输入语音进行分类.在TIMIT语音库上的实验结果表明,该方法在白噪声、粉噪声、汽车噪声和战斗机噪声等噪声环境下,均能得到理想的端点检测结果,且在低信噪比时依然有效.
[Abstract]:In order to improve the accuracy of speech endpoint detection in noisy environment, an endpoint detection algorithm based on Mel cepstrum distance sequential statistical filtering is proposed. The algorithm firstly extracts the Mel frequency cepstrum number of each frame of speech signal, estimates the background noise in the previous 16 frames, calculates the cepstrum distance between the speech and background noise of each frame, and then calculates the cepstrum distance of several successive frames before and after the current frame. The weighted cepstrum distance is obtained by a group of sequential statistical filters, and the input speech is classified according to the weighted Cepstrum distance of each frame. The experimental results on the TIMIT speech corpus show that the proposed method can obtain ideal endpoint detection results under white noise, powder noise, vehicle noise and fighter noise, and is still effective at low SNR.
【作者单位】： 中国科学院电子学研究所传感技术国家重点实验室;中国科学院大学;清华大学电子工程系清华信息科学与技术国家实验室(筹);
【基金】：国家自然科学基金(61005019,61273268,90920302) 北京市自然科学基金(KZ201110005005)资助
【分类号】：TN912.3

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1896286