检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]杭州电子科技大学生物医学工程与仪器研究所,杭州310018
出 处:《计算机工程与应用》2008年第1期240-242,共3页Computer Engineering and Applications
基 金:国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60302027)。
摘 要:语音端点检测对于后续语音识别分析有着重要的意义,论文研究基于排列组合熵的语音端点检测技术。分析排列数和窗长对检测性能的影响,对含不同噪声类型及不同信噪比的中英文语音样本进行了端点检测实验。尤其在低信噪比情形下,检测方法要优于谱熵特征检测方法。该方法具有较优的稳健性和实时性等特点,为强背景噪声下的语音端点检测提供了新的研究途径。As to sequential speech recognition,detecting the ending point of speech signals has shown its important role.This paper proposes a new speech detection method based on permutation entropy.Permutation and window size on detecting performance was analyzed.The comparison experiments of speech signals corresponding to different SNR and noise type was designed using the measure of complexity behaviors.Simulation results indicate that the method has better performance than frequency-entropy, especially in detecting low-SNR signal.The method has good robustness and strong real-time capabilities.It provides a new approach for detecting endpoints of weak signals under noisy environment.
分 类 号:TP391.42[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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