• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文会议>International Conference on Computational Science(ICCS 2006) pt.1; 20060528-31; Reading(GB) >Speech Event Detection Using Support Vector Machines
【24h】

Speech Event Detection Using Support Vector Machines

机译：使用支持向量机的语音事件检测

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

An effective speech event detector is presented in this work for improving the performance of speech processing systems working in noisy environment. The proposed method is based on a trained support vector machine (SVM) that defines an optimized non-linear decision rule involving the subband SNRs of the input speech. It is analyzed the classification rule in the input space and the ability of the SVM model to learn how the signal is masked by the background noise. The algorithm also incorporates a noise reduction block working in tandem with the voice activity detector (VAD) that has shown to be very effective in high noise environments. The experimental analysis carried out on the Spanish SpeechDat-Car database shows clear improvements over standard VADs including ITU G.729, ETSI AMR and ETSI AFE for distributed speech recognition (DSR), and other recently reported VADs.
机译：在这项工作中提出了一种有效的语音事件检测器，以提高在嘈杂环境中工作的语音处理系统的性能。所提出的方法基于训练后的支持向量机（SVM），该向量机定义了涉及输入语音的子带SNR的优化的非线性决策规则。分析了输入空间中的分类规则以及SVM模型学习背景噪声如何掩盖信号的能力。该算法还结合了一个降噪模块，该降噪模块与语音活动检测器（VAD）协同工作，该模块在高噪声环境中非常有效。在西班牙SpeechDat-Car数据库上进行的实验分析表明，与标准VAD相比，包括ITU G.729，用于分布式语音识别（DSR）的ETSI AMR和ETSI AFE以及其他最近报告的VAD有了明显改进。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号