基于多窗口分析的语音检测方法
TN911.72; 针对低信噪比条件下的语音信号检测性能差的问题,提出了一种基于多窗口时频图的语音活动检测方法.首先,基于多窗口的时频分析计算得到语音信号的时频图,根据语音信号与背景噪声的特征差构造语音测试统计特征.其次,采用动态的双门限处理进行初步检测,在此基础上通过K均值聚类得到全局的双门限值.最后,根据序贯判决的思想进行检测得到该方法的判决结果输出.实验结果表明,低信噪比条件下,基于多窗口时频图的语音活动检测方法获得了良好的检测性能,并且在各种信噪比条件和背景噪声下,其性能总体优于传统的检测方法.该方法具有复杂度低、鲁棒性强、对不同种类语言适应性强等优点....
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Veröffentlicht in: | 东南大学学报(英文版) 2021, Vol.37 (4), p.343-349 |
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Format: | Artikel |
Sprache: | chi |
Online-Zugang: | Volltext |
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Zusammenfassung: | TN911.72; 针对低信噪比条件下的语音信号检测性能差的问题,提出了一种基于多窗口时频图的语音活动检测方法.首先,基于多窗口的时频分析计算得到语音信号的时频图,根据语音信号与背景噪声的特征差构造语音测试统计特征.其次,采用动态的双门限处理进行初步检测,在此基础上通过K均值聚类得到全局的双门限值.最后,根据序贯判决的思想进行检测得到该方法的判决结果输出.实验结果表明,低信噪比条件下,基于多窗口时频图的语音活动检测方法获得了良好的检测性能,并且在各种信噪比条件和背景噪声下,其性能总体优于传统的检测方法.该方法具有复杂度低、鲁棒性强、对不同种类语言适应性强等优点. |
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ISSN: | 1003-7985 |
DOI: | 10.3969/j.issn.1003-7985.2021.04.001 |