一种噪声环境下的实时语音端点检测算法

• 作者: 刘重庆 吴边 徐大为 赵建伟
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 端点检测 倒谱距离 能量-熵特征 5状态自动机
• 年，卷（期）: 2003,（1）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 115-117
• 页数: 3页
• 分类号: TP301.6|TP391.42
• 字数: 3583字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2003.01.038

摘要

语音识别中的端点检测要求对噪声有很强的鲁棒性.该文提出一种方法,综合采用了语音信号中的4个相互之间独立性强的特征-短时能量、倒谱距离、能量谱方差和能量-熵特征,有效地改进传统的基于单一语音特征方法的缺陷,在动态变化的噪声环境中、大大提高了端点检测对噪声的鲁棒性;为了克服分类回归树(CART)决策法的过度复杂性,引入一种新的5状态自动机进行快速决策,以保证算法的实时性能,并且能够提高端点检测的可靠性.通过各种实际噪声环境的测试,实验表明这一算法可以显著提高在低信噪比、噪声动态变化的各种环境下的端点检测性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘重庆	上海交通大学图像处理与模式识别研究所	42	945	17.0	30.0
2	吴边	上海交通大学图像处理与模式识别研究所	3	105	3.0	3.0
3	徐大为	上海交通大学图像处理与模式识别研究所	16	289	11.0	16.0
4	赵建伟	上海交通大学图像处理与模式识别研究所	15	241	8.0	15.0