一种基于近邻传播聚类的语音端点检测方法

• 作者: 林琴 涂铮铮 王庆伟 郭玉堂
• 来源期刊: 安徽大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 语音端点检测 近邻传播聚类 漏警率 虚警率
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 27-32
• 页数: 6页
• 分类号: TN912.34
• 字数: 3372字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-2162.2019.03.006

摘要

为提高语音端点检测在低信噪比情况下的准确性,提出一种基于近邻传播聚类的语音端点检测算法.首先采用能量语音端点检测去除静音段;然后利用近邻传播聚类自动获取类别数的优点,有效地将语音细分为无语义语音和静音段、远场噪声段等各种类别;最后结合后处理方法,对语音端点做进一步过滤处理.实验结果表明:该算法在低信噪比的情况下,与传统的能量语音端点检测相比,其有效语音检测的漏警率相对下降13％,虚警率相对下降14％;在实际应用中,如声纹确认和声音检测等,与经典算法相比,该算法检测的准确率与效率等性能得到了显著提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	涂铮铮	安徽大学计算机科学与技术学院	23	126	7.0	10.0
2	郭玉堂	合肥师范学院计算机学院	50	218	8.0	12.0
3	林琴	合肥师范学院计算机学院	5	16	2.0	4.0
4	王庆伟		3	1	1.0	1.0