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噪声环境中基于HMM模型的语音信号端点检测方法

         

摘要

在噪声环境下如何提高语音信号端点检测的准确性是自动语音识别(ASR)研究中的一个重要课题.常用的基于短时能量的端点检测方法对于能量较低的音节或在信噪比较低的环境下,检测性能不够理想.讨论了一种基于HMM模型的语音信号端点检测方法.先用训练的方法生成背景噪声和废料的模型,再用Viterbi解码算法对待测信号进行处理,并给出了具体的实现方法.实验测试结果表明,基于HMM的端点检测方法的检测性能接近于人工检测,方法是有效的.

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