【摘 要】
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地空通信是地面管制单位与飞行员沟通的主要手段。随着空管自动化的发展,利用空管语音识别来提高空中交通的安全性、管制员的工作效率已经不是技术上难以攻克的难题。语音端
【机 构】
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四川大学计算机学院; 四川川大智胜软件股份有限公司;
【基金项目】
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国家自然科学基金委员会与中国民用航空局联合资助项目(批准号:L1833115);国家空管科研专项资助项目(GKG201403004)
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地空通信是地面管制单位与飞行员沟通的主要手段。随着空管自动化的发展,利用空管语音识别来提高空中交通的安全性、管制员的工作效率已经不是技术上难以攻克的难题。语音端点检测(Voice Activity Detection,VAD)是语音识别的最前端处理,直接影响语音识别、解析的结果,准确高效的语音端点检测技术是语音识别的重要保障。因此,本文提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的语音端点检测的方法。该方法通过对语音在帧级别上提取特征、制作数据集,训练一个语音帧分类模型,用来区分信道中的语音与非语音,以此达到语音端点检测的目的。实验表明,在地空通话数据集中,该模型的准确率可达98.25%,能有效地在地空通话的实时语音流中实现语音端点检测,为后端语音识别提供完整的语料信息。
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