【摘 要】
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本文通过将语音信号处理与图信号处理相结合，为语音样点构建出一种基于遗忘因子的遗忘图拓扑结构，利用基于遗忘图拓扑结构的图邻接矩阵所定义的图傅里叶变换（Graph Fourier Transform， GFT），研究语音图信号的图频域特性。并在此研究基础上，本文将基于自适应子带谱熵（Adaptive Band-partitioning Spectral Entropy， ABSE）算法的端点检测方法拓
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（NO. 62071242）； 江苏省科研与实践创新项目（Postgraduate Research & Practice Innovation Program of Jiangsu Province）（NO.SJCX20＿0245）；
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本文通过将语音信号处理与图信号处理相结合，为语音样点构建出一种基于遗忘因子的遗忘图拓扑结构，利用基于遗忘图拓扑结构的图邻接矩阵所定义的图傅里叶变换（Graph Fourier Transform， GFT），研究语音图信号的图频域特性。并在此研究基础上，本文将基于自适应子带谱熵（Adaptive Band-partitioning Spectral Entropy， ABSE）算法的端点检测方法拓展至图频域，设计了一种图自适应子带谱熵（Graph Adaptive Band-partitioning Spectral Entropy， GABSE）算法。实验表明，本文所提出的基于遗忘图的GABSE算法可以使得语音段与非语音段谱熵差异更加显著，较传统ABSE算法端点检测及rVAD语音端点检测方法正确率提高了10%-20%，同时也验证了此语音遗忘图结构有效性。
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