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一种基于分带谱熵和谱能量的语音端点检测算法
引用本文:李如玮, 鲍长春. 一种基于分带谱熵和谱能量的语音端点检测算法[J]. 北京工业大学学报, 2007, 33(9): 920-924.
作者姓名:李如玮  鲍长春
作者单位:1.北京工业大学 电子信息与控制工程学院, 北京 100022
基金项目:北京市教委科技发展计划项目,北京工业大学校科研和教改项目,北京市跨世纪优秀人才培养计划
摘    要:语音端点检测的精确度直接影响语音识别的准确度.在噪声环境下,语音端点检测很困难.信噪比下降,语音端点检测的正确率也随之下降,同时,噪声类型的变化影响端点检测的正确率.为此,提出了一种改进的、适合在电话语音城市名识别系统中应用的端点检测算法,并结合分带谱熵和谱能量形成了一个新的特征参数集,利用该参数集进行端点检测,弥补了分别采用分带谱熵和谱能量进行端点检测的缺陷,提高了检测性能.

关 键 词:语音处理  语音识别  谱分析  端点检测  分带谱熵
文章编号:0254-0037(2007)09-0920-05
收稿时间:2006-09-04
修稿时间:2006-09-04

A Speech Endpoint Detection Algorithm Based on the Band-partitioning Spectral Entropy and Spectral Energy
LI Ru-wei, BAO Chang-chun. A Speech Endpoint Detection Algorithm Based on the Band-partitioning Spectral Entropy and Spectral Energy[J]. Journal of Beijing University of Technology, 2007, 33(9): 920-924.
Authors:LI Ru-wei  BAO Chang-chun
Affiliation:1.College of Electronic Information and Control Engineering, Beijing University of Technology, Beijing 100022, China
Abstract:The accuracy of speech recognition directly depends on accurate endpoint detection.Endpoint detec- tion is a very difficult task in the noise environment.It will be degraded with the decrease of SNR and differ- ent noise affects the accuracy of speech recognition.As a result,this paper proposed an endpoint detection ap- proach which is applicable to the telephone speech recognition system for city's name.The approach inte- grates band-partitioning spectral entropy and spectral energy to form a set of new feature parameters that can compensating the drawback of entropy and energy so that the performance of the detection is improved.
Keywords:speech processing  speech recognition  spectrum analysis  endpoint detection  band-partitioning spectral entropy
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