【摘 要】
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提出了一种滑动窗累积量的递推估计算法并应用于语音端点检测中,用以解决传统端点检测方法在噪声环境下检测性能变差的问题。在对含噪语音信号进行加窗之后,利用滑动窗累积量
【机 构】
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安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金(61271352);安徽省自然科学基金(1408085QF125);计算智能与信号处理教育部重点实验室开放基金资助
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提出了一种滑动窗累积量的递推估计算法并应用于语音端点检测中,用以解决传统端点检测方法在噪声环境下检测性能变差的问题。在对含噪语音信号进行加窗之后,利用滑动窗累积量的递推估计算法估计含噪语音信号的高阶累积量值,并在此基础上结合能量特征进行语音端点检测。实验结果表明,所提滑动窗累积量递推估计算法相比较传统高阶累积量计算方法运算效率明显提高;所提端点检测算法在不同噪声和信噪比环境下相比较G.729b算法点正确率Pc-point值平均提升了6.07%。基于滑动窗高阶累积量的语音端点检测算法具有较高的运算效率及良好的鲁棒性。
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