一种改进的小波能量熵语音端点检测算法

发布时间：2018-12-31 10:08

【摘要】：语音端点检测是语音信号处理的一个重要环节,在低信噪比下,端点检测的准确度和鲁棒性较低。为此,提出一种小波能量熵与基音周期相结合的混合端点检测算法。该算法通过分析语音信号的小波能量和小波能量熵,构造不同语者的小波能量熵端点检测参数,针对不同语者的发音特性运用小波能量熵和基音周期检测语音端点。实验结果表明,在不同噪声背景下,当信噪比为5 dB时,该算法的端点检测平均准确率达到84.375%,相对于小波能量和小波能量熵算法均有明显提高。
[Abstract]:Speech endpoint detection is an important part of speech signal processing. At low SNR, the accuracy and robustness of endpoint detection are low. A hybrid endpoint detection algorithm combining wavelet energy entropy and pitch period is proposed. By analyzing the wavelet energy and wavelet energy entropy of the speech signal, the algorithm constructs the wavelet energy entropy endpoint detection parameters of different speakers, and uses wavelet energy entropy and pitch period to detect the speech endpoint according to the pronunciation characteristics of different speakers. The experimental results show that when the SNR is 5 dB, the average endpoint detection accuracy of this algorithm is 84.375, which is significantly higher than that of wavelet energy and wavelet energy entropy algorithm.
【作者单位】： 西安建筑科技大学理学院;
【基金】：国家自然科学基金青年科学项目(61403298)
【分类号】：TN912.3

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本文编号：2396423