【摘 要】
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针对当前不同的非白噪声背景研究很少,根据噪音、语音和音乐的性质并且结合统计学理论,提出一种在不同噪声背景下低信噪比的语音/音乐分割算法。以往的检测算法很少考虑低信噪比的环境,首先从音频数据中提取新的特征参数概率密度比(probability density ratio,PR)和概率密度比过零率(probability density ratio crossing rate,PRCR),特征参数在低
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针对当前不同的非白噪声背景研究很少,根据噪音、语音和音乐的性质并且结合统计学理论,提出一种在不同噪声背景下低信噪比的语音/音乐分割算法。以往的检测算法很少考虑低信噪比的环境,首先从音频数据中提取新的特征参数概率密度比(probability density ratio,PR)和概率密度比过零率(probability density ratio crossing rate,PRCR),特征参数在低信噪比环境下亦能明显表征语音和音乐的不同特性,然后根据音频的特性对PRCR进行修正,再基于此修正的特征参
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