【摘 要】
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为了提高复杂噪声环境下语音信号端点检测的准确率,提出了一种基于MFCC距离的多维特征语音信号端点检测算法。本文通过计算其梅尔频谱倒谱系数(MFCC)距离,结合短时能量和过零
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院; 中国电子科技集团公司第三十六研究所;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61703278)资助;上海市科委科研计划项目(17511107203)资助
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为了提高复杂噪声环境下语音信号端点检测的准确率,提出了一种基于MFCC距离的多维特征语音信号端点检测算法。本文通过计算其梅尔频谱倒谱系数(MFCC)距离,结合短时能量和过零率对特征距离进行修正,并更新阈值,建立自适应噪声模型,可实现滑动窗口调节均值μ和均方差σ。经过大量的计算实验表明:在大多数复杂噪声环境下,本文的语音信号端点检测准确率跟传统算法相比,相同计算效率下,提高了准确率。
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