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针对现有双通道语音活动检测(Voice Activity Detection, VAD)算法依赖于固定阈值难以在多种噪声环境下准确地检测语音和噪声,应用于手机消噪系统会造成语音失真或噪声消除不好等问题,该文提出一种基于神经网络的VAD算法,该算法以分频带能量差和归一化互通道相关为特征,采用神经网络对语音和噪声进行分类。在此基础上,将神经网络VAD与基于互通道信号功率比值的VAD相结合,提出一种新的适用于手机消噪系统的语音和噪声活动检测算法分别对语音和噪声进行检测,并以此进行噪声抑制处理,减少了消噪系统因VAD误判而造成的性能下降。实验结果表明,该处理方法在抑制背景噪声和减少语音失真等方面优于现有的消噪算法,对于方向性语音干扰也有很好的抑制效果。 相似文献
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在安卓开发平台上研究和设计了互动教学应答系统,实现了在课堂教学中教师、学生间新的教学模式. 系统包含教师端计算机和学生端手机两大部分,教师利用计算机多媒体提出问题,学生使用手机应答软件提交答案. 教学计算机与学生端手机通过无线通信传输信息,并实时统计显示答题情况,教师据此调整教学进度,实现教学互动. 通过分析Android应用程序的特点,基于Android SDK和Windows应用程序接口,结合无线通信技术与TCP的Socket通信原理,实现了整个系统的设计. 相似文献
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