基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
在语音识别系统中,对识别的准确性有很重要的作用.对于纯净语音信号,传统的端点检测算法能够很好地检测语音部分的起止点.由于在有噪声干扰的情况下,算法的检测准确度往往会急剧下降.为了改善噪声环境下的端点检测效果,从语音信号和噪声信号频域分布特性的差异出发,用频谱方差数值来区分语音和噪声,提出了基于频谱方差的端点检测算法,并进行了无噪声和噪声环境下的仿真,证明了这种算法在强噪声干扰的情况下也能够取得很好的效果.同时将新算法和传统的基于LPCC的端点检测算法进行了对比试验,实验结果表明,在噪声环境下,新算法的检测精度有明显提高.
推荐文章
基于分形维数与TEO的语音端点检测算法
端点检测
能量算子
分形维数
噪声
多特征和APSO-QNN相结合的语音端点检测算法
端点检测
加速粒子群优化
量子神经网络
正确率
鲁棒性
基于 Mel-TEO的带噪语音端点检测算法
语音端点检测
说话人识别
Teager能量算子
Mel倒谱距离
噪声
一种基于小波系数方差的语音端点检测方法
端点检测
小波变换
参数方差
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于频谱方差的抗噪声语音端点检测算法
来源期刊 计算机仿真 学科 工学
关键词 频谱方差 端点检测 话音活动检测 语音识别
年,卷(期) 2010,(9) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 337-340
页数 分类号 TN912.34
字数 4549字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-9348.2010.09.085
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘玉珍 辽宁工程技术大学电子与信息工程学院 39 172 8.0 10.0
2 连自锋 辽宁工程技术大学电子与信息工程学院 2 12 2.0 2.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (11)
共引文献  (6)
参考文献  (7)
节点文献
引证文献  (10)
同被引文献  (30)
二级引证文献  (53)
1997(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2000(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2001(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2002(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2004(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2005(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2007(8)
  • 参考文献(5)
  • 二级参考文献(3)
2008(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2010(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2011(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2013(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2014(4)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(2)
2015(8)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(7)
2016(12)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(10)
2017(17)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(15)
2018(9)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(9)
2019(8)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(8)
2020(3)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(2)
研究主题发展历程
节点文献
频谱方差
端点检测
话音活动检测
语音识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机仿真
月刊
1006-9348
11-3724/TP
大16开
北京海淀阜成路14号
82-773
1984
chi
出版文献量(篇)
20896
总下载数(次)
43
论文1v1指导