【摘 要】
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为了提高在低信噪比环境下的语音识别和合成正确率,文中采用经验模态分解和多窗谱估计改进谱减法对语音信号进行了降噪重构,利用Teager能量算子和过零率对降噪后的语音信号进
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为了提高在低信噪比环境下的语音识别和合成正确率,文中采用经验模态分解和多窗谱估计改进谱减法对语音信号进行了降噪重构,利用Teager能量算子和过零率对降噪后的语音信号进行了端点检测,给出了一种基于经验模态分解和改进谱减法相结合的语音端点检测算法.结果表明：该算法在白噪声、粉红噪声和Babble噪声背景下的端点检测正确率优于基于经验模态分解和改进双门限语音端点检测法;该算法端点检测正确率随信噪比的下降而降低,且降低幅度小于基于经验模态分解和改进双门限语音端点检测法,实现了低信噪比环境下语音信号端点检测.
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