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
出 处:《微电子学与计算机》2015年第9期81-84,89,共5页Microelectronics & Computer
基 金:国家自然科学基金(61202474)
摘 要:为了提高分形端点检测的鲁棒性,使其适用于更多类型的噪声,提出了基于短时频域的分形端点检测算法.该算法利用了频域表征信号能量分布的特点,以及语音谐波分量的强周期、规律性,从短时频域能量分布上提取分形维数来区分语音和噪声.实验结果表明,提出的变换到短时频域提取分形维数的方法具有更好的鲁棒性,不但适用于较无规律的白噪声,还适用于包括坦克噪声在内的时域周期性和规律性较强的噪声.In order to improve the robustness of fractal endpoint detection algorithm and make it suitable for more types of noise,This paper propose a fractal endpoint detection algorithm based on short-term frequency domain. Frequency reflects the energy distribution of signal and speech harmonic component have strong periodicity and regularity.Therefore it can extract fractal dimension from the energy distribution in the short time frequency domain to distinguish speech and noise.Experimental results show that the proposed method converted to the short-term frequency domain to extract fractal dimension has better robustness.It can effectively detect noise which has strong periodicity and regularity in the time domain,such as tanks noise.
分 类 号:TP31[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:3.139.234.66