【摘 要】
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针对低信噪比语音信号，提出一种基于双采样技术的语音端点检测与语音增强算法。首先，利用双采样技术获取两组数据。其次，利用经验模态分解和希尔伯特变换同时对这两组数据进行语
【机 构】
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山西大学数学科学学院; 山西大学自动化系;
【基金项目】
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国家自然科学基金(U1610116;61403240);山西省科技厅重大专项(201703D32111242)
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针对低信噪比语音信号，提出一种基于双采样技术的语音端点检测与语音增强算法。首先，利用双采样技术获取两组数据。其次，利用经验模态分解和希尔伯特变换同时对这两组数据进行语音端点检测。利用语音端点检测的结果以及最大相似度分析找出带噪语音信号中低信噪比的固有模态分量，再对其进行时域阈值滤波处理，得到初步增强后的语音信号。然后通过数据融合处理提高语音增强效果。仿真结果显示，和现有算法相比，本文算法的检测率至少提高了7%，误检率至少降低了6%。
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