【摘 要】
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针对当前单一的语音端点检测算法检测率低、鲁棒性较差的问题,提出一种基于深度神经网络和多特征融合的语音端点检测算法。该算法首先分别采用Gammatone滤波、Gabor滤波和LTSV滤波算法提取音频文件的耳蜗特征、短时特征以及长时变化特征;接着对三种特征做均一化处理,并在融合后将其作为深度神经网络的输入信号;然后采用事先训练好的深度神经网络模型,计算语音片段中属于语音/非语音的概率,进而确定语音片段的属性;最后采用中值滤波去掉误检测点,完成语音端点检测。为了验证算法的有效性,选取多个环境下采集的语音信号进行
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61976149),浙江省自然科学基金(LZ20F020002)。
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针对当前单一的语音端点检测算法检测率低、鲁棒性较差的问题,提出一种基于深度神经网络和多特征融合的语音端点检测算法。该算法首先分别采用Gammatone滤波、Gabor滤波和LTSV滤波算法提取音频文件的耳蜗特征、短时特征以及长时变化特征;接着对三种特征做均一化处理,并在融合后将其作为深度神经网络的输入信号;然后采用事先训练好的深度神经网络模型,计算语音片段中属于语音/非语音的概率,进而确定语音片段的属性;最后采用中值滤波去掉误检测点,完成语音端点检测。为了验证算法的有效性,选取多个环境下采集的语音信号进行
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