基于特征流融合的带噪语音检测算法

发布时间：2021-05-16 21:12

　　针对语音通话中语音段的起始检测性能不佳,检测语音连续性结构受到破坏的问题,提出了一种基于特征流融合的带噪语音检测算法。首先,根据语音特性分别提取时域特征流、谱图特征流和统计特征流;其次,利用不同的语音特征流分别对带噪音频中的语音段进行概率估测;最后,将各个特征流估测得到的语音估测概率进行加权融合,并利用隐马尔可夫模型对语音估测概率进行短时状态处理。通过对复合语音数据库在多类型噪声与不同信噪比条件下的性能测试表明,所提算法相对于基于贝叶斯与DNN分类器的基线模型相比,语音检测正确率分别提高了21.26%与11.01%,显著提高了目标语音的质量。 

【文章来源】：通信学报. 2020,41(04)北大核心EICSCD

【文章页数】：9 页

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于马尔可夫的有限自动机入侵容忍系统模型[J]. 罗智勇,杨旭,孙广路,谢志强,刘嘉辉.  通信学报. 2019(10)
[2]Speech recognition algorithm based on neural network and hidden Markov model[J]. Zhao Jianhui,Gao Hongbo,Liu Yuchao,Cheng Bo.  The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications. 2018(04)



本文编号：3190407