复杂噪声场景下的活动语音检测方法

发布时间：2018-03-25 14:08

  本文选题：说话人识别　切入点：活动语音检测　出处：《清华大学学报(自然科学版)》2016年11期

【摘要】：该文提出一种适用于各种复杂噪声场景下的鲁棒性活动语音检测方法。采用能量、主频率分量和短时谱熵3种声学参数形成三维特征,这3种参数在各种各样的噪声中表现出很强的互补性;在活动语音脉冲检测中,采用K均值聚类算法自适应地选择特征并且计算语音检测过程中所用到的阈值。在美国国家标准与技术研究院说话人评测2008和2012年任务上进行实验,结果表明:所提出的方法在各种不同噪声环境下均具有较好的性能,相比传统的非监督和有监督活动语音检测算法更加鲁棒高效。
[Abstract]:In this paper, a robust active speech detection method for various complex noise scenarios is proposed. Three acoustic parameters, energy, main frequency component and short-time spectral entropy, are used to form 3D features. These three parameters are highly complementary to each other in all kinds of noise, and in active speech pulse detection, The K-means clustering algorithm is used to adaptively select features and calculate the thresholds used in speech detection. The experiments were carried out on the speaker assessment tasks of the National Institute of Standards and Technology in 2008 and 2012. The results show that the proposed method has better performance in different noise environments and is more robust and efficient than the traditional unsupervised and supervised active speech detection algorithms.
【作者单位】： 中国科学技术大学信息科学技术学院语音及语言信息处理国家工程实验室;
【基金】：国家重点研发计划项目(2016YFB1001300)
【分类号】：TN912.3

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