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基于功率谱包络动态分割的鲁棒语音端点检测

发布时间:2018-10-30 14:34
【摘要】:在复杂的声学环境中,由于环境噪声的干扰,导致声学特征的稳定性不够理想.为克服此难题,通常对决策结果在时间维度上进行平滑.然而,这些平滑过程本身没有考虑数据在时间维度上的结构特征,属于启发式的方法.该文采用动态分割的方法,将语音的频谱包络在时间维度上分割成具有特征同一性的时间块,以分割块为单位计算能量特征,并进行语音/非语音决策,从而达到提高语音端点检测的稳定性目的.实验表明,提出的方法有效提高了语音端点检测的鲁棒性.
[Abstract]:In complex acoustic environment, the stability of acoustic features is not ideal due to the disturbance of ambient noise. To overcome this problem, the decision results are usually smoothed in time dimension. However, these smoothing processes do not take into account the structural characteristics of data in time dimension and are heuristic. In this paper, the spectrum envelope of speech is divided into time blocks with feature identity by dynamic segmentation method. The energy features are calculated in units of segmentation blocks, and the speech / non-speech decision is made. In order to improve the stability of speech endpoint detection. Experiments show that the proposed method can effectively improve the robustness of speech endpoint detection.
【作者单位】: 北京理工大学信息与电子学院;江西理工大学信息工程学院;中国科学院声学研究所语言声学与内容理解重点实验室;
【基金】:国家重点基础研究发展计划项目资助(2013CB32930) 国家自然科学基金资助项目(61271426,10925419,90920302,61072124,11074275,11161140319,91120001) 中国科学院战略性先导科技专项基金资助项目(XDA06030100,XDA06030500) 国家“八六三”计划项目(2012AA012503) 中科院重点部署资助项目(KGZD-EW-103-2) 江西理工大学科研基金资助项目(NSFJ2015-G21)
【分类号】:TN912.3

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本文编号:2300276

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