【摘 要】
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在许多语音信号处理中,语音端点检测关系到语音信号后期处理的性能。在信噪比较低的情况下,使用传统的短时能量,过零率等特征进行端点检测时,其准确度受到了较大影响。针对这
【机 构】
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广州大学机械与电气工程学院,广州大学声像与灯光技术研究所
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在许多语音信号处理中,语音端点检测关系到语音信号后期处理的性能。在信噪比较低的情况下,使用传统的短时能量,过零率等特征进行端点检测时,其准确度受到了较大影响。针对这一情况,提出一种使用语音功率谱密度的KL散度作为区分特征的语音端点检测算法,并利用顺序统计滤波器来利用语音信号的长时信息,同时使用自适应阈值的方法来跟踪噪声的变化。实验结果表明,该方法在噪声环境中具有较好的鲁棒性。
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