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文檔簡介
1、本文在總結(jié)研究現(xiàn)有的典型語音端點(diǎn)檢測方法的基礎(chǔ)上,提出了一種能夠有效反映語音信號非線性特征的處理方法,將能夠反映語音信號不同于噪聲信號特性的KC和C<,0>復(fù)雜性特征作為語音端點(diǎn)檢測的一種新的特征,應(yīng)用于噪聲環(huán)境中的語音端點(diǎn)檢測實(shí)驗(yàn).本文在Microsoft Visual C++ 6.0開發(fā)平臺上,對典型的三種端點(diǎn)檢測方法(基于能量的端點(diǎn)檢測方法、MFCC倒譜距離測量方法、基于譜熵的語音端點(diǎn)檢測方法)和基于KC復(fù)雜性特征和C<,0>復(fù)雜
2、性特征的端點(diǎn)檢測方法進(jìn)行了編程實(shí)現(xiàn),實(shí)驗(yàn)采用了三個(gè)語音數(shù)據(jù)庫,一個(gè)YOHO英文連續(xù)語音數(shù)據(jù)庫,一個(gè)中文連續(xù)語音數(shù)據(jù)庫和一個(gè)孤立詞數(shù)據(jù)庫,選用COLEA語音處理專業(yè)化軟件,來實(shí)現(xiàn)按一定信噪比進(jìn)行的語音數(shù)據(jù)和NOISEX 92噪聲數(shù)據(jù)的合成,做了大量的對比實(shí)驗(yàn),并利用MATLAB 6.5軟件進(jìn)行了數(shù)據(jù)結(jié)果的可視化分析.實(shí)驗(yàn)證明,這兩種復(fù)雜性特征方法,尤其是C<,0>復(fù)雜性特征端點(diǎn)檢測法能夠有效的克服噪聲環(huán)境對語音端點(diǎn)檢測系統(tǒng)的影響,適合強(qiáng)健
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