基于Fisher线性判别分析的语音信号端点检测方法

发布时间：2017-09-01 07:31

  本文关键词：基于Fisher线性判别分析的语音信号端点检测方法

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【摘要】：传统的语音端点检测方法对辅音,特别是受到噪声污染的清音部分与背景噪声之间分离能力不足。针对上述问题,该文提出一种基于Fisher线性判别分析的梅尔频率倒谱系数(F-MFCC)端点检测方法。将清音信号和背景噪声视为两类分类问题,采用Fisher准则求解具有判别信息的最佳投影方向,使得投影后的特征参数具有最小类内散度和最大类间散度,从而增大清音与背景噪声的可分离性。在不同语音库上的实验结果表明,F-MFCC能够在不同信噪比和背景噪声条件下提高语音端点检测的准确率。
【作者单位】： 南京理工大学计算机科学与工程学院;
【关键词】： 语音处理 语音端点检测 梅尔频率倒谱系数 Fisher线性判别分析
【分类号】：TN912.34
【正文快照】： 1引言语音端点检测(Voice Activity Detection,VAD)是指用来检测语音信号中语音起始点和结束点的技术,目的是把有声段和无声段分开。该技术广泛应用于语音识别、说话人识别、语音编码、信道传输及语音信号减噪等相关领域。研究表明,即使在安静环境下,语音识别系统大部分的错误

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本文编号：770761