【摘 要】
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在语音识别系统中,端点检测的误差会降低系统的识别率,进行有效准确的端点检测是语音识别的重要步骤。因此端点检测逐渐成为语音信号处理中的一个热点。本文提出了一种基于模
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在语音识别系统中,端点检测的误差会降低系统的识别率,进行有效准确的端点检测是语音识别的重要步骤。因此端点检测逐渐成为语音信号处理中的一个热点。本文提出了一种基于模型的Teager能量端点检测方法。实验证明,该算法比传统的能量过零率端点检测算法具有更高的识别率,能够更准确的检测出语音信号的端点。
In speech recognition system, the error of endpoint detection will reduce the recognition rate of the system, and effective and accurate endpoint detection is an important step in speech recognition. Therefore, endpoint detection has gradually become a hotspot in speech signal processing. This paper presents a model-based Teager endpoint detection method. Experimental results show that this algorithm has a higher recognition rate than the traditional endpoint detection algorithm of energy zero-crossing rate, which can detect the endpoint of speech signal more accurately.
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