【摘 要】
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提出一种基于经验模式分解（EMD）的语言端点识别方法．该方法对带噪语音信号进行EMD分解得到一组固有模态函数（IMF），采用短时过零率估计其平均瞬时频率．根据语言信号特定阶IMF平均瞬时
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60275004）.
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提出一种基于经验模式分解（EMD）的语言端点识别方法．该方法对带噪语音信号进行EMD分解得到一组固有模态函数（IMF），采用短时过零率估计其平均瞬时频率．根据语言信号特定阶IMF平均瞬时频率的特征，将平均瞬时频率低且变化缓慢的语言帧作为周期性强的浊音段，而平均瞬时频率高的语言帧判别为清音段，组合处理后的结果最终得到语音段数据．数值仿真和实验结果表明，该方法在语音信号受噪声污染比较严重的情况下能够有效识别语音端点．
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