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基于时间序列短时分形维数的噪声语音信号端点检测和滤波 被引量:4

Two End Points Detecting and Filtering on Low SNR Speech Signals Based on Short time Fractal Dimension
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摘要 本文应用时间序列信号的短时分形维维数的非线性理论,对低信噪比的语音信号端点检测和自适应滤波进行了研究。针对信噪比在0dB和-5dB的噪声语音信号的端点检测和滤波进行了计算机仿真实验。实验结果表明:短时分形维维数能较准确地进行语音端点的检测,并且。 This paper introduces the detection of the speech start point and end points and filtering on low SNR speech signal through application of time series short time fractal dimension. The simulation results by means of computer shows the short time fractal dimension of signals can be used to accurately detect the points of speech on the 0 dB and -5 dB noise speech signals. The adapting filter based on the short time fractal dimension of signals can filter the noise of low SNR speech signals.
出处 《浙江师大学报(自然科学版)》 1999年第1期16-21,共6页 Journal of Zhejiang Normal University(Natoral Sciences)
关键词 语音处理 分形维 低信噪比 语音端点检测 滤波 speech processing fractal dimension low SNR speech point detect adaptive filtering
  • 相关文献

参考文献3

二级参考文献14

  • 1李后强.分形理论在大分子科学及相关领域中的一些应用[J].大自然探索,1993,12(1):28-32. 被引量:27
  • 2吴敏金,华东师范大学学报,1992年,3期
  • 3李后强,分形与分维,1990年
  • 4陈永彬,语言信号处理,1990年
  • 5李东辉,模糊数学,1986年,3期
  • 6朱剑英,南京航空学院学报,1986年,2期
  • 7涂象初,模糊数学,1985年,3期
  • 8龙升照,模糊数学,2卷,3期
  • 9韦岗,神经网络模型.学习及应用,1994年
  • 10韦岗,第二届全国人机语音通讯学术会议论文集,1992年

共引文献34

同被引文献30

引证文献4

二级引证文献21

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