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基于DNN分离的目标语音段检测方法

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语音段检测技术在监听等情形下有着重要应用.传统的说话人分类方法在两人音色较相似以及双边说话人语音时长很不均衡的数据效果不佳,这时候极易出现大类错误.本文提出一种基于深层网络(DNN)分离的改进目标说话人语音段检测方法,通过语音分离技术的引入,有效地解决了语音段检测中大类错误问题,并能够进一步提高检测的准确性.在非平稳噪声和信噪比较低的情况下,标定准确,鲁棒性好.也为语音段检测提供了一种新思路.

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来源
《第十三届全国人机语音通讯学术会议》|2015年|1-5|共5页
会议地点天津
作者
屠彦辉; 杜俊; 殷兵; 何山; 吴侠;
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作者单位

中国中文信息学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类语音信号处理;
关键词
语音检测; 深层神经网络; 语音分离; 鲁棒性;

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