【摘 要】
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语音端点检测是语音识别系统的重要环节之一。针对噪声环境下的语音端点检测困难，提出了一种改进的支持向量机的语音端点检测方法。利用小波分析（WA）提取含噪语音信号的特征向量
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语音端点检测是语音识别系统的重要环节之一。针对噪声环境下的语音端点检测困难，提出了一种改进的支持向量机的语音端点检测方法。利用小波分析（WA）提取含噪语音信号的特征向量。采用遗传算法（GA）得到最优的SVM核函数参数γ 和惩罚因子C 。建立语音端点检测模型。在Matlab 软件平台下进行仿真实验，结果表明在不同的噪声条件下，GA-SVM算法的平均检测率达到94.5%，明显优于传统的双门限算法和普通的SVM算法。
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