【摘 要】
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针对传统端点检测算法在多种复杂噪声环境下端点检测正确率低、鲁棒性较弱的问题,提出多特征和加速粒子群优化量子神经网络（APSO-QNN）相结合的端点检测算法。该算法通过提取语
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针对传统端点检测算法在多种复杂噪声环境下端点检测正确率低、鲁棒性较弱的问题,提出多特征和加速粒子群优化量子神经网络（APSO-QNN）相结合的端点检测算法。该算法通过提取语音信号的短时能量特征、循环平均幅度差函数特征、频带方差特征及美尔频率倒谱系数特征,将这些特征量输入量子神经网络（QNN）进行学习并利用加速粒子群算法对量子神经网络参数进行优化,构建语音端点检测模型,实现对信号的类型的判别。仿真实验结果表明,该方法不仅提升了语音端点检测的正确率,而且降低了虚检率与漏检率,具有较强的抗噪鲁棒性。
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