基于LMS减噪与改进的双门限语音端点检测方法

发布时间：2018-04-22 07:13

  本文选题：端点检测 + LMS自适应滤波　； 参考：《系统仿真学报》2017年09期

【摘要】：低信噪比环境下语音的端点检测在语音处理中占有十分重要的地位。对于一个受到加性噪声污染的语音信号通常采用滤波的方式,能够抑制噪声,并使原始语音保持相对不变。提出了一种基于最小均方误差(LMS)自适应滤波减噪与改进的双门限语音端点检测算法,在进行双参数双门限法端点检测的前后进行双重中值滤波平滑处理。通过Matlab仿真,将提出的语音端点检测方法与其它的方法进行对比,在信噪比较低的噪声环境下使得语音的端点检测效果具有更优的准确率与稳健性。
[Abstract]:Endpoint detection plays an important role in speech processing in low signal-to-noise ratio (SNR) environment. A speech signal contaminated by additive noise is usually filtered, which can suppress the noise and keep the original speech relatively unchanged. An improved dual-threshold speech endpoint detection algorithm based on the least mean square error (LMS) adaptive filtering and the improved dual-threshold speech endpoint detection algorithm is proposed. The dual median filter smoothing is performed before and after the two-parameter two-threshold method endpoint detection. Through Matlab simulation, the proposed speech endpoint detection method is compared with other methods, which makes the speech endpoint detection effect more accurate and robust under the noise environment with low SNR.
【作者单位】： 上海大学机电工程与自动化学院;南京大学电子科学与工程系;中科院自动化所模式识别国家重点实验室;
【基金】：上海市科委重点项目(14DZ1206302)
【分类号】：TN912.3

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