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]新疆大学信息科学与工程学院,新疆乌鲁木齐830046
出 处:《电声技术》2004年第2期53-55,58,共4页Audio Engineering
基 金:国家自然科学基金(69963002)
摘 要:复杂的噪声环境是语音识别系统在实际应用中性能下降的原因之一,识别预处理中的带噪端点检测作为关键技术,其性能的优劣某种程度上决定了识别率的高低。笔者提出了基于LPC美尔倒谱特征的带噪端点检测方法,对语音信号分高低频段分别提取LPC美尔倒谱特征分析,根据Mel倒谱距离判决,采用自适应噪声估计,实验结果表明,该方法计算效率较高,低信噪比下有较好的检测性能。One of the causes reducing the capacity of speech recognition(SR)systems in practical use is the complex noisy environment. As an important technology in the preparation of SR, the endpoint detection of noisy speech's accuracy determines the SR rates in some degree. In this article, a method based on LPCCMCC for endpoint detection of noisy speech signal is proposed. It filtered the speech signal into high and low frequency bands, then analyzed LPC Mel cepstrum feature LPCCMCC respectively, and decided the endpoint by Mel cepstral distance, making the estimation of noise adaptive. The experiments show that higher efficiency and good detection capability can be obtained under the condition of low SNR.
关 键 词:语音识别 带噪端点检测 LPC美尔倒谱特征 Mel倒谱距离
分 类 号:TN912.34[电子电信—通信与信息系统]
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