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基于短时特征双阈值检测的话音信号端点检测算法 被引量:3

Voice Signal Endpoint Detection Algorithm Based on Short-term Feature Dual-threshold Detection
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摘要 通过分析话音信号的时域特征,发现其具有短时能量对浊音敏感、短时平均过零率对清音敏感的特点,可以准确判断有声段和静音段。在此基础上提出以静音能量阈值和静音时延阈值作为双门限判定参数的话音信号端点检测算法。实验表明,该方法简单、准确率高、鲁棒性好。 By analyzing the time domain features of voice signals,it is found that the short-time energy is sensitive to voiced sounds,and the short-term average zero-crossing rate is sensitive to unvoiced sounds,and sound segments and muted segments can be accurately judged. Based on this,a voice signal endpoint detection algorithm is proposed,which uses the silence energy threshold and the silence delay threshold as dual threshold decision parameters.Experiments show that the method is simple,accurate and robust.
作者 郑璐 ZHENG Lu(College of Information Engineering,Longdong University,Qingyang 745000,Gans)
出处 《陇东学院学报》 2018年第5期4-8,共5页 Journal of Longdong University
关键词 端点检测 短时特征 双阈值 endpoint detection short-term characteristics dual-threshold
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参考文献3

二级参考文献21

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共引文献78

同被引文献27

引证文献3

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