小波分析和支持向量机相融合的语音端点检测算法

被引：10

作者：

朱恒军

于泓博

王发智

机构：

[1] 齐齐哈尔大学通信与电子工程学院

来源：

计算机科学 | 2012年 / 39卷 / 06期

关键词：

小波分析; 支持向量机; 语音端点; 特征提取;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论]; TN912.3 [语音信号处理];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ; 0711 ;

摘要：

为了提高语音端点检测的适应性和鲁棒性,提出一种基于小波分析和支持向量机的语音端点检测算法。首先利用小波变换提取语音信号的特征量,然后将这些特征量作为支持向量机的输入进行训练和建模,最后判断出该信号的类别。仿真实验表明,相对于传统的语音端点检测算法,小波分析和支持向量机的检测算法提高了语音端点检测的正确率,有效降低了虚检率和漏检率,具有更好的适应性和鲁棒性,对不同信噪比的信号都有较好的检测能力。

引用

页码：244 / 246+265 +265

页数：4

共 11 条

[1] Application of combined temporal and spectral processing methods for speaker recognition under noisy, reverberant or multi-speaker environments [J].