基于EMD和交叉熵的语音端点检测算法

• 作者: 张军 翁玉茹 薛俊韬
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 端点检测 经验模态分解(EMD) 交叉熵 自适应门限 低信噪比
• 年，卷（期）: 2016,（20）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 149-153,166
• 页数: 6页
• 分类号: TN912.3
• 字数: 4243字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1412-0047

摘要

针对复杂噪声环境下基于经验模态分解（EMD）的端点检测算法准确率低且不能自适应环境问题，提出了一种结合EMD和交叉熵的语音端点检测新算法。算法利用白噪声在各本征模态函数（IMF）中的概率分布是既定的且与幅值无关的EMD分解特性，将衡量语音帧与噪声帧概率分布差异性的交叉熵特征与EMD能量特征相结合，设置自更新检测阈值，实现复杂噪声环境下的语音端点检测。仿真实验证实了该方法在低信噪比以及非平稳噪声情况下具有显著的有效性和优越性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张军	天津大学电气与自动化工程学院	90	705	14.0	23.0
2	薛俊韬	天津大学电气与自动化工程学院	10	72	4.0	8.0
3	翁玉茹	天津大学电气与自动化工程学院	1	2	1.0	1.0