低信噪比下语音端点检测算法的改进研究

发布时间：2018-05-13 04:34

  本文选题：低信噪比 + 调制域　； 参考：《科学技术与工程》2017年21期

【摘要】：传统的端点检测在信噪比较高的环境下可以有效地对语音进行端点检测,但是在低信噪比环境下端点检测的正确率急剧下降。针对在低信噪比环境下语音端点检测正确率不高的问题,提出一种将调制域谱减法和对数能量子带谱熵相结合的的端点检测算法;该算法首先利用调制域谱减法去除带噪语音的噪声以提高语音信号的信噪比,然后结合对数能量和子带谱熵算法对消噪后的语音信号进行端点检测。实验仿真结果表明,该算法在低信噪比环境下能有效提高语音端点检测的正确率且具有一定的稳健性。
[Abstract]:Traditional endpoint detection can effectively detect speech in a high SNR environment, but the accuracy of endpoint detection in a low SNR environment is dramatically reduced. Aiming at the low accuracy of speech endpoint detection in low SNR environment, a novel endpoint detection algorithm combining modulation domain spectral subtraction and logarithmic energy quantum band spectral entropy is proposed. Firstly, the modulation domain spectral subtraction method is used to remove the noise of the noisy speech to improve the signal-to-noise ratio of the speech signal, and then the endpoint detection of the de-noised speech signal is carried out by combining the logarithmic energy and the sub-band spectral entropy algorithm. Experimental results show that the proposed algorithm can effectively improve the accuracy and robustness of speech endpoint detection in low SNR environment.
【作者单位】： 桂林电子科技大学信息与通信学院;
【基金】：国家自然科学基金(61461011) 教育部重点实验室2016年主任基金(CRKL160107)资助
【分类号】：TN912.3

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本文编号：1881702