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时域和频域特征相融合的语音端点检测新方法

wf(2017)

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Abstract
为了提高语音端点检测的适应性和鲁棒性,提出一种时域和频域特征相融合的语音端点检测新方法。在对语音信号进行预处理的基础上,对每一帧分别提取调和性、清晰度和周期性这3个时域或频域特征,使用主成分分析进行特征融合,并采用双门限法得到语音端点的候选集合。在此基础上通过支持向量机对候选集合中的端点进行判断得到最终结果。仿真实验表明:相对于传统的语音端点检测算法、时域和频域特征相融合的语音端点检测新算法提高了语音端点检测的正确率,有效降低了误测率和漏检率,具有更好的适应性和鲁棒性,对不同噪声背景的信号都有较好的检测能力。
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Key words
feature fusion,feature extraction,support vector machine,speech activity detection,principal com-ponent analysis
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