基于小波分析与神经网络的语音端点检测研究

被引：28

作者：

黎林 ^{[1
]}

朱军 ^{[2
]}

机构：

[1] 安徽大学大学计算机教学部

[2] 安徽大学电子信息工程学院

来源：

电子测量与仪器学报 | 2013年 / 27卷 / 06期

关键词：

小波分析; 神经网络; 语音端点; 粒子群优化算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TN912.3 [语音信号处理];

学科分类号：

0711 ;

摘要：

在语音识别系统中,端点检测是极其重要的一个环节。为了提高在各种实际噪声环境下语音端点检测的正确率,提出一种基于小波分析与神经网络的语音端点检测算法来提高语音端点检测率。利用小波分析提取语音信号的特征量,然后将特征向量作为BP神经网络输入进行学习,采用粒子群算法优化BP神经网络参数,建立语音端检测模型,并进行仿真实验,结果表明WA-IMPSO-BP提高了语音端点检测率,有效降低了虚检率和漏检率,是一种检测率高,抗噪性能强的语音检测算法。

引用

页码：528 / 534

页数：7

共 11 条

[1] 结合面法向和切向接触刚度的MPSO-BP神经网络算法的建模 [J].