【摘 要】
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针对基于模型的语音／非语音检测方法鲁棒性不强的问题，提出了一种层次化检测方法。该方法第一层对测试数据进行粗分类；第二层利用粗分类结果，首先根据高过零率比率（High Zero Cros
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针对基于模型的语音／非语音检测方法鲁棒性不强的问题，提出了一种层次化检测方法。该方法第一层对测试数据进行粗分类；第二层利用粗分类结果，首先根据高过零率比率（High Zero Crossing RateRatio，HZCRR）和短时能量（Short Time Energy，STE）特征选取数据建立静音和可听非语音初始模型，然后训练自适应检测模型，最后利用贝叶斯信息准则（Bayesian Information Criterion，BIC）对结果进行修正。实验结果表明：与基于模型的方法相比，能够适应各种测试
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