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
Hauptverfasser: 罗昕炜, 刘婷, 黄铭, 徐晓刚, 曹红丽, 柏祥华, 徐大勇
Format: Artikel
Sprache:chi
Online-Zugang:Volltext
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Beschreibung
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.
ISSN:1003-7985
DOI:10.3969/j.issn.1003-7985.2021.04.001