噪音环境下基于高阶谱的端点检测算法
本文将现有的各种端点检测方法分为鲁棒特征,特征滤波,模型匹配三种方法,并列举了各种端点检测算法,分析不同算法的优缺点.在此基础上,深入分析了信号域噪声与语音的本质区别,引入了数学上的高阶累计量的思想,建立了基于高阶谱的高维抗噪特征,利用轴向积分映射的方法将高维高阶谱空间转换为一维空间,利用非平凡谱点的非线性组合建立一维的高阶谱特征,同时并建立基于抗噪特征的完善的搜索算法.大量实验证明该算法在各种噪音,不同信噪比的条件下都取得了非常好的效果.
语音识别 端点检测算法 高阶累计量 特征提取
王卓 李鹏 苏牧 徐波
中国科学院自动化所高创中心;中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室
国内会议
厦门
中文
60-65
2003-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）