基于对数能量倒谱特征的端点检测算法

• 作者: 刘利 孙广 沈利荣 王民
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 对数能量 倒谱距离 模糊C均值聚类 贝叶斯信息准则(BIC) 端点检测
• 年，卷（期）: 2014,（16）
• 所属期刊栏目: 信号处理
• 页码范围: 198-201,215
• 页数: 5页
• 分类号: TP3
• 字数: 3623字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1209-0255

摘要

端点检测技术是语音识别的关键技术之一，为了克服传统倒谱距离语音端点检测算法在低信噪比下检测效果的不理想，将对数能量（LE）特征和倒谱（C）特征相结合，提出了一种新的对数能量倒谱特征（LEC），采用模糊C均值聚类和贝叶斯信息准则（BIC）方法估计特征门限，得出了正确的语音端点判断，在三种典型噪声下，对信噪比从-5 dB到15 dB的带噪声语音进行仿真，结果表明LEC法的检测错误率仅为20.25%，明显低于倒谱法和对数能量法，能有效地确定语音的端点并改善语音识别效果。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王民	西安建筑科技大学信息与控制工程学院	108	458	11.0	17.0
2	刘利	西安建筑科技大学信息与控制工程学院	23	116	7.0	10.0
3	孙广	西安建筑科技大学信息与控制工程学院	2	23	2.0	2.0
4	沈利荣	西安石油大学光电油气测井与检测教育部重点实验室	1	13	1.0	1.0