【摘 要】
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根据语音信号是短时平稳的而高斯噪声的高阶累积量为零的特点,首先提出一种语音激活检测算法,利用通信接收端观测信号的高阶累积量并结合短时能量阀值来检测语音信号。在此基
【机 构】
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湖南大学计算机与通信学院 长沙 410082
【出 处】
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2010国际仪器仪表与测控技术大会
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根据语音信号是短时平稳的而高斯噪声的高阶累积量为零的特点,首先提出一种语音激活检测算法,利用通信接收端观测信号的高阶累积量并结合短时能量阀值来检测语音信号。在此基础上,为了对检测出来语音信号的说话人进行识别,提出了一种改进的MFCC特征提取算法,在预处理阶段采用一种新的窗函数抑制旁瓣,并引入Bark子波变换以适应人的听觉系统。实验结果表明,在低信噪比环境下本文方法能进一步提高语音的检测和识别性能。
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