基于投影分类的语音端点检测方法

发布时间：2018-04-26 13:06

  本文选题：语音信号处理 + 语音端点检测　； 参考：《电子测量与仪器学报》2017年06期

【摘要】：针对低信噪比条件下语音端点检测精度受噪声干扰严重的问题,提出了一种基于投影分类的语音端点检测方法。该方法首先利用长时语音信号变化率测度特征进行低信噪比环境中的语音特征计算,充分利用语音信号和非语音信号的不同来增强低信噪比条件下的区分度;接着,采用Fisher准则对语音和背景噪声进行分类识别,确保投影后的特征参数类内散度最小、类间散度最大。实验结果表明,方法具有较高的检测精度,在信噪比为-10 d B的白噪声干扰情况下仍然保持了86.7%以上的正确检测率。
[Abstract]:A speech endpoint detection method based on projection classification is proposed to solve the problem that the accuracy of speech endpoint detection is seriously disturbed by noise under the condition of low signal-to-noise ratio (SNR). In this method, the speech feature in low SNR environment is calculated by using the change rate measure feature of long time speech signal, and the difference between speech signal and non-speech signal is fully utilized to enhance the discrimination under low SNR. Fisher criterion is used to classify speech and background noise to ensure that the projected feature parameters have the smallest intra-class divergence and the largest inter-class dispersion. The experimental results show that the method has high detection accuracy and the correct detection rate is over 86.7% when the SNR is -10 dB.
【作者单位】： 郑州升达经贸管理学院;河南工业大学信息科学与工程学院;
【基金】：自然科学基金面上项目(61272527) 河南省科技厅自然科学项目(152102210261)资助
【分类号】：TN912.3

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本文编号：1806145