【摘 要】
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为了提高车载噪声环境下语音端点检测的准确性,介绍了一种新的时间序列复杂性测度：模糊熵,并将其应用于语音信号的特征提取。分别以样本熵和模糊熵提取含噪语音信号的特征,使
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为了提高车载噪声环境下语音端点检测的准确性,介绍了一种新的时间序列复杂性测度：模糊熵,并将其应用于语音信号的特征提取。分别以样本熵和模糊熵提取含噪语音信号的特征,使用双门限法对语音信号进行端点检测,特征门限值使用模糊C均值聚类算法和贝叶斯信息准则算法确定。仿真结果表明在车载噪声环境下与样本熵算法相比,模糊熵算法能更好地区分噪声信号和语音信号,具有更好的端点检测性能,相同环境下模糊熵算法的错误率比样本熵算法降低了16%以上。
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