空间噪声下语音信号端点检测仿真研究

摘要：

在空间噪声下对语音信号端点进行准确检测,可提高语音识别效果.语音信号端点检测时,需要在清音与背景噪声分离的基础上,对语音信号的特征量进行提取,而传统方法不能对清音和背景噪声分离进行自适应分离,提取的语音信号特征中仍混有大量噪声,降低了语音信号断点检测的准确度,存在信号检测鲁棒性差的问题.提出一种改进Fisher准则的空间噪声下语音信号端点检测方法.上述方法先融合于梅尔倒谱理论MFCC将清音信号和背景噪声视为两类分类问题,利用Fisher准则获取最佳投影方向,利用投影方向对清音与背景噪声进行自适应分离,提取语音信号的特征量,作为BP神经网络输入特征向量进行训练,利用粒子群算法对神经网络输入特征向量进行优化,完成空间噪声下语音信号端点检测.仿真结果表明,改进方法再空间噪声下可以对语音信号端点的位置进行准确地检测.

关键词：空间噪声、语音信号、端点检测

所属期刊栏目：34

分类号：TN912.34

在线出版日期：2017-06-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：406-409