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基于长时子带能量变化特征的语音活动检测
1
作者
李宝岩
《移动通信》
2016年第14期25-28,共4页
为了解决低信噪比条件下现有语音活动检测算法可靠性难以保证的问题,提出长时子带能量变化特征,度量短时谱子带能量沿时间轴的变化程度。基于TIMIT语音库采用高斯混合模型评价所提特征的性能。实验结果表明,在五种噪声的不同信噪比条件...
为了解决低信噪比条件下现有语音活动检测算法可靠性难以保证的问题,提出长时子带能量变化特征,度量短时谱子带能量沿时间轴的变化程度。基于TIMIT语音库采用高斯混合模型评价所提特征的性能。实验结果表明,在五种噪声的不同信噪比条件下,提出的语音活动检测算法性能优于传统的VAD。
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关键词
语音活动检测
长
时
子
带
能量
高斯混合模型
下载PDF
职称材料
题名
基于长时子带能量变化特征的语音活动检测
1
作者
李宝岩
机构
吉林吉大通信设计院股份有限公司
出处
《移动通信》
2016年第14期25-28,共4页
文摘
为了解决低信噪比条件下现有语音活动检测算法可靠性难以保证的问题,提出长时子带能量变化特征,度量短时谱子带能量沿时间轴的变化程度。基于TIMIT语音库采用高斯混合模型评价所提特征的性能。实验结果表明,在五种噪声的不同信噪比条件下,提出的语音活动检测算法性能优于传统的VAD。
关键词
语音活动检测
长
时
子
带
能量
高斯混合模型
Keywords
voice activity detection long-tem sub-band energy Gaussian mixture models (GMMs)
分类号
TN912.3 [电子电信—通信与信息系统]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
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操作
1
基于长时子带能量变化特征的语音活动检测
李宝岩
《移动通信》
2016
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