【摘 要】
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在连续语音识别系统中,针对强噪声环境下传统双门限语音检测方法出现的误检问题,提出了一种结合压缩感知理论和MFCC倒谱系数的端点检测算法。该算法采用Hadamard随机观测矩阵
【机 构】
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桂林电子科技大学认知无线电与信息处理教育部重点实验室,桂林电子科技大学信息与通信学院,桂林电子科技大学电子工程与自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61462017);广西区自然科学基金资助项目(2014GXNSFAA118353);广西千亿元产业产学研用合作项目;教育部认知无线电与信息处理教育部重点实验室主任基金项目(C77KYOOORX15)
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在连续语音识别系统中,针对强噪声环境下传统双门限语音检测方法出现的误检问题,提出了一种结合压缩感知理论和MFCC倒谱系数的端点检测算法。该算法采用Hadamard随机观测矩阵和改进的OMP重构算法对语音信号进行压缩感知与重构,利用语音信号在离散余弦基上的近似稀疏性,提取重构信号的MFCC倒谱系数来检测语音信号的端点。仿真结果表明,提出的改进算法具有较强的鲁棒性,能满足在强噪声环境下对连续语音信号进行有效端点检测的要求。
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