论文部分内容阅读
针对现有基于隐马尔可夫模型(HMM)的语音激活检测(VAD)算法对噪声的跟踪性能不佳的问题,提出采用Baum-Welch算法对具有不同特性的噪声进行训练,并生成相应噪声模型,建立噪声库的方法。在语音激活检测时,根据待测语音背景噪声的不同,动态地匹配噪声库中的噪声模型;同时,为了适应语音信号的实时处理,降低了语音参数提取的复杂度,并对判决阈值提出改进,以保证语音信号帧间的相关性。在不同噪声环境下对改进算法进行性能测试并与自适应多速率编码(AMR)标准、国际电信联盟电信标准分局(ITU-T)的G.729