小波分析和支持向量机相融合的语音端点检测算法

• 作者: 于泓博 朱恒军 王发智
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 小波分析 支持向量机 语音端点 特征提取
• 年，卷（期）: 2012,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 244-246,265
• 分类号: TP183
• 字数: 3634字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2012.06.060

摘要

为了提高语音端点检测的适应性和鲁棒性,提出一种基于小波分析和支持向量机的语音端点检测算法.首先利用小波变换提取语音信号的特征量,然后将这些特征量作为支持向量机的输入进行训练和建模,最后判断出该信号的类别.仿真实验表明,相对于传统的语音端点检测算法,小波分析和支持向量机的检测算法提高了语音端点检测的正确率,有效降低了虚检率和漏检率,具有更好的适应性和鲁棒性,对不同信噪比的信号都有较好的检测能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱恒军	齐齐哈尔大学通信与电子工程学院	52	220	8.0	13.0
2	于泓博	齐齐哈尔大学通信与电子工程学院	29	121	7.0	10.0
3	王发智	齐齐哈尔大学通信与电子工程学院	18	150	7.0	12.0