基于改进语音特征与极限学习机的语音端点检测

罗庆; 包亚萍; 俞强

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基于改进语音特征与极限学习机的语音端点检测

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语音端点检测(Voice Activity Detection,VAD),是指在给定语音信号帧中判别语音是否存在,鲁棒的VAD有助于提高语音应用的自动化效率,例如语音增强、说话人识别、助听器等.为了提高低信噪比下语音端点检测的精度以及效率,提出了一种新的语音特征-低频消噪能量(Low Frequency De-noising Energy,LFDE),将其应用于VAD中,并利用LFDE与现有的声学特征(梅尔频率倒谱参数、共振峰频率)结合训练极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)分类器.仿真实验发现,端点检测的精度与效率都有提高.

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来源
《微电子学与计算机》 |2020年第3期|37-41|共5页
作者
罗庆; 包亚萍; 俞强;
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作者单位

南京工业大学计算机科学与技术系;

江苏南京211816;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电声技术和语音信号处理;
关键词
低频消噪能量; 梅尔倒谱参数; 共振峰频率; 极限学习机;

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