基于多尺度样本熵与阈值的语音端点检测

发布时间：2018-02-27 05:18

  本文关键词： 多尺度样本熵 多尺度变换 语音端点检测 阈值 近似熵　出处：《计算机工程》2016年12期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对样本熵对突变噪声敏感导致的误检问题,提出一种改进的语音端点检测算法。该算法在时域采用尺度因子对语音信号进行多尺度变换,计算各尺度下的样本熵和阈值,统计样本熵大于门限阈值的尺度个数并与总尺度个数进行比较,实现语音端点检测。实验结果表明,该算法能够较好地消除样本熵对突变噪声的敏感性,并且与近似熵和样本熵检测算法相比,在低信噪比条件下具有更高的检测准确率。
[Abstract]:An improved speech endpoint detection algorithm is proposed to solve the problem that sample entropy is sensitive to sudden noise. In the time domain, scale factor is used to transform the speech signal, and the sample entropy and threshold are calculated. The number of scales whose entropy is larger than the threshold threshold is compared with the total number of scales to realize the speech endpoint detection. The experimental results show that the algorithm can eliminate the sensitivity of the sample entropy to the mutation noise. And compared with the approximate entropy and sample entropy detection algorithm, the detection accuracy is higher under the condition of low signal-to-noise ratio.
【作者单位】： 江南大学物联网工程学院;
【分类号】：TN912.3

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本文编号：1541325