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题名基于改进语音特征与极限学习机的语音端点检测
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作者
罗庆
包亚萍
俞强
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机构
南京工业大学计算机科学与技术系
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出处
《微电子学与计算机》
北大核心
2020年第3期37-41,共5页
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文摘
语音端点检测(Voice Activity Detection,VAD),是指在给定语音信号帧中判别语音是否存在,鲁棒的VAD有助于提高语音应用的自动化效率,例如语音增强、说话人识别、助听器等.为了提高低信噪比下语音端点检测的精度以及效率,提出了一种新的语音特征-低频消噪能量(Low Frequency De-noising Energy,LFDE),将其应用于VAD中,并利用LFDE与现有的声学特征(梅尔频率倒谱参数、共振峰频率)结合训练极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)分类器.仿真实验发现,端点检测的精度与效率都有提高.
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关键词
低频消噪能量
梅尔倒谱参数
共振峰频率
极限学习机
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Keywords
low frequency de-noising energy
mel-frequency cepstrumcoefficient
formant frequency
extreme learning machine
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分类号
TN912
[电子电信—通信与信息系统]
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