融合Mel系数和kNN的语音端点检测

• 作者: 张太红 白涛 韩云飞
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: MFCC kNN VAD 语音端点检测
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 基金项目
• 页码范围: 37-41
• 页数: 5页
• 分类号: TN912.34
• 字数: 3454字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2017.03.010

摘要

语音端点检测是语音处理过程中的重要环节.为了提高在不同噪声环境下语音端点检测的准确率和鲁棒性,提出了融合语音Mel频率倒普系数和kNN分类算法相的语音端点检测方法.该方法提取语音信号的Mel频率倒普系数作为语音特征参数,然后将特征向量作为kNN分类的输入进行训练学习,建立语音端点检测模型,并进行仿真实验,结果表明该方法是一种准确率高、鲁棒性强的语音端点检测方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张太红	新疆农业大学计算机与信息工程学院	74	332	9.0	15.0
2	白涛	新疆农业大学计算机与信息工程学院	16	30	3.0	4.0
3	韩云飞	新疆农业大学计算机与信息工程学院	3	10	2.0	3.0