时域和频域特征相融合的语音端点检测新方法

发布时间：2018-08-11 15:40

【摘要】：为了提高语音端点检测的适应性和鲁棒性,提出一种时域和频域特征相融合的语音端点检测新方法.在对语音信号进行预处理的基础上,对每一帧分别提取调和性、清晰度和周期性这3个时域或频域特征,使用主成分分析进行特征融合,并采用双门限法得到语音端点的候选集合.在此基础上通过支持向量机对候选集合中的端点进行判断得到最终结果.仿真实验表明:相对于传统的语音端点检测算法、时域和频域特征相融合的语音端点检测新算法提高了语音端点检测的正确率,有效降低了误测率和漏检率,具有更好的适应性和鲁棒性,对不同噪声背景的信号都有较好的检测能力.
[Abstract]:In order to improve the adaptability and robustness of speech endpoint detection, a new speech endpoint detection method based on the fusion of time-domain and frequency-domain features is proposed. On the basis of preprocessing of speech signal, three time domain or frequency domain features of concatenation, clarity and periodicity are extracted for each frame, and principal component analysis (PCA) is used for feature fusion. The candidate set of speech endpoint is obtained by double threshold method. On this basis, support vector machine (SVM) is used to judge the endpoint in the candidate set to obtain the final results. The simulation results show that compared with the traditional speech endpoint detection algorithm, the new speech endpoint detection algorithm based on the fusion of time-domain and frequency-domain features improves the accuracy of speech endpoint detection, and effectively reduces the false detection rate and the missed detection rate. It has better adaptability and robustness, and has better detection ability for different noise background signals.
【作者单位】： 江南大学数字媒体学院;无锡百互科技有限公司;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61300151) 江苏省自然科学基金资助项目(BK20130155) 江苏省高校自然科学研究项目(13KJB520001) 科技部科技型中小企业技术创新基金(14C26213201061)
【分类号】：TN912.3

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2177429