【摘 要】
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为了更好地识别交通语音信号，本文介绍了小波分析的基本概念，阐述了一种基于小波去噪，从复杂的交通背景中提取交通语音信号的特征信息，利用能量和过零率的能频积确定信号的起点，进行语音信号分割的方法。大量实验证明，经过小波去噪后的语音信号在信噪比较低的情况下能够保证较好的分割效果。
【机 构】
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Computer Science Department, Civil Aviation University of China, Tian jin, 300300; Automation Depart
【出 处】
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第七届全国交通运输领域青年学术会议
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为了更好地识别交通语音信号，本文介绍了小波分析的基本概念，阐述了一种基于小波去噪，从复杂的交通背景中提取交通语音信号的特征信息，利用能量和过零率的能频积确定信号的起点，进行语音信号分割的方法。大量实验证明，经过小波去噪后的语音信号在信噪比较低的情况下能够保证较好的分割效果。
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