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飞机驾驶舱噪声环境下的飞行员语音端点检测
被引量:
1
1
作者
诸心阳
黄丹
+1 位作者
陆燕玉
傅山
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期317-321,共5页
为在飞行驾驶舱噪声环境下准确判定飞行员语音端点,提出一种鲁棒语音端点检测方法。使用最优改进对数谱幅度估计语音增强算法进行初步语音降噪,通过Teager能量算子进一步滤除残余噪声,并将降噪后语音短时能量与子带谱熵的比值作为双门...
为在飞行驾驶舱噪声环境下准确判定飞行员语音端点,提出一种鲁棒语音端点检测方法。使用最优改进对数谱幅度估计语音增强算法进行初步语音降噪,通过Teager能量算子进一步滤除残余噪声,并将降噪后语音短时能量与子带谱熵的比值作为双门限判决参数,检测飞行员语音起止点。实验结果表明,与基于能量参数或频谱熵参数的语音端点检测方法相比,该方法能有效提高检测正确率。
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关键词
驾驶舱人为因素
语音端点检测
最优
改进
对数谱
幅度
估计
算法
TEAGER能量算子
子带
谱
熵
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职称材料
题名
飞机驾驶舱噪声环境下的飞行员语音端点检测
被引量:
1
1
作者
诸心阳
黄丹
陆燕玉
傅山
机构
上海交通大学航空航天学院
上海交通大学电子信息与电气工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期317-321,共5页
基金
国家自然科学基金(61305141)
文摘
为在飞行驾驶舱噪声环境下准确判定飞行员语音端点,提出一种鲁棒语音端点检测方法。使用最优改进对数谱幅度估计语音增强算法进行初步语音降噪,通过Teager能量算子进一步滤除残余噪声,并将降噪后语音短时能量与子带谱熵的比值作为双门限判决参数,检测飞行员语音起止点。实验结果表明,与基于能量参数或频谱熵参数的语音端点检测方法相比,该方法能有效提高检测正确率。
关键词
驾驶舱人为因素
语音端点检测
最优
改进
对数谱
幅度
估计
算法
TEAGER能量算子
子带
谱
熵
Keywords
cockpit human factor
Speech Endpoint Detection (SED)
Optimally Modified Log-Spectral Amplitude Estimator(OM-LSA) algorithm
Teager Energy Operator(TEO)
sub-band spectral entropy
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
飞机驾驶舱噪声环境下的飞行员语音端点检测
诸心阳
黄丹
陆燕玉
傅山
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018
1
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