【摘 要】
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语音端点检测是声源定位中一个非常重要的环节。在高信噪比环境下,双门限法语音端点检测具有很好的效果,但在低信噪比环境下双门限语音端点检测性能迅速降低,端点检测无法达到预期效果。为此,将传统的双门限法中的短时能量和短时平均过零率分别替换成短时Teager能量和频谱质心特征,提出了一种改进的双门限语音端点检测算法。该法首先对分帧加窗后的每一帧带噪语音进行经验模态分解求其短时Teager能量,然后对语音信号进行短时傅里叶变换求其每一帧语音的频谱质心,最后对特征曲线进行中值滤波平滑处理后再选取合适的门限值。仿真实验
【基金项目】
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湖南省大学生创新创业训练计划项目(湘教通[2020]191号No.3753),湖南省普通高等学校教学改革研究项目(湘教通[2018]436号No.732)。
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语音端点检测是声源定位中一个非常重要的环节。在高信噪比环境下,双门限法语音端点检测具有很好的效果,但在低信噪比环境下双门限语音端点检测性能迅速降低,端点检测无法达到预期效果。为此,将传统的双门限法中的短时能量和短时平均过零率分别替换成短时Teager能量和频谱质心特征,提出了一种改进的双门限语音端点检测算法。该法首先对分帧加窗后的每一帧带噪语音进行经验模态分解求其短时Teager能量,然后对语音信号进行短时傅里叶变换求其每一帧语音的频谱质心,最后对特征曲线进行中值滤波平滑处理后再选取合适的门限值。仿真实验
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