SOM-LSTM递归神经网络语音端点检测系统

• 作者: 唐铠 陆鹏
• 来源期刊: 信息通信
• 学科: 工学
• 关键词: 语音端点检测 长短时记忆递归神经网络 自组织映射神经网络 语音状态堆叠 无监督学习
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 技术创新
• 页码范围: 50-53
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 3591字
• 语种: 中文

摘要

语音端点检测是语音信号处理的一个重要环节,传统的语音端点检测算法往往是基于短时能量以及过零率等实现,在低信噪比的环境下,检测算法的准确度较低.因此,提出了一种基于自组织映射(SOM)神经网络和长短时记忆(LSTM)递归神经网络相结合的端点检测算法.该算法通过检测语音信号在每个时间节点上的特征属性利用SOM神经网络进行聚类,并根据每个时间节点的语音状态对聚类结果进行调整,构造能够判别语音状态和噪声状态的样本作为LSTM递归神经网络的输入,利用LSTM递归神经网络实现端点检测的目的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐铠	三峡大学计算机与信息学院	1	0	0.0	0.0
2	陆鹏	盐城工学院机械优集学院	1	0	0.0	0.0