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基于支持向量机与多观测复合特征矢量的语音端点检测

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本文提出了一种新的多观测复合特征(MO-CF)用于基于支持向量机(SVM)的语音端点检测(VAD)。该特征是由2个子特征经平衡因子加权构成。特征的优化目标是寻找能使VAD的性能曲线下面积(AUC)最大化的平衡因子，以综合各个子特征的优点。在子特征选择方面，要求各个子特征不仅本身具有较好的性能，而且存在互补性。针对该要求，提出2种组合特征MO-CF1和MO-CF2。由多观测信噪比(MO-SNR) 特征与多观测最大概率(MO-MP)特征复合而成的MO-CF2比 MO-CF1更稳健。实验结果表明：在多种噪声环境下，相比于已有的9种VAD算法，该算法具有更好的性能和更高的稳健性。

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来源
《第十一届全国人机语音通讯学术会议》|2011年|1-5|共5页
会议地点西安
作者
张晓雷; 吴及; 吕萍;
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作者单位

中国中文信息学会;

中国声学学会;

中国语音学会;

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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;自动推理、机器学习;
关键词
语音信号; 信号处理; 端点检测; 支持向量机;

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