电视技术
電視技術
전시기술
TV ENGINEERING
2014年
19期
228-232
,共5页
语音信号处理%语音活动检测%长时信号变化%子带%语音识别
語音信號處理%語音活動檢測%長時信號變化%子帶%語音識彆
어음신호처리%어음활동검측%장시신호변화%자대%어음식별
speech signal processing%voice activity detection%long-term signal variability%sub-band%speech recognition
为提高语音活动检测(VAD)在低信噪比下的准确率,提出了一种基于子带长时信号变化特征的VAD算法.将语音信号转换到频域,并分解为几个不重复的子频带,对这些子带信号分别提取长时信号变化特征,然后采用GMM在线建立语音和非语音模型,以模型的似然比进行VAD判决.实验结果表明,算法在较低的信噪比下能够显著地提高语音活动检测的准确率,且在多种噪声环境和信噪比条件下具有较好的稳健性.应用于语音识别系统的实验表明,该算法能有效提高噪声环境下的语音识别率.
為提高語音活動檢測(VAD)在低信譟比下的準確率,提齣瞭一種基于子帶長時信號變化特徵的VAD算法.將語音信號轉換到頻域,併分解為幾箇不重複的子頻帶,對這些子帶信號分彆提取長時信號變化特徵,然後採用GMM在線建立語音和非語音模型,以模型的似然比進行VAD判決.實驗結果錶明,算法在較低的信譟比下能夠顯著地提高語音活動檢測的準確率,且在多種譟聲環境和信譟比條件下具有較好的穩健性.應用于語音識彆繫統的實驗錶明,該算法能有效提高譟聲環境下的語音識彆率.
위제고어음활동검측(VAD)재저신조비하적준학솔,제출료일충기우자대장시신호변화특정적VAD산법.장어음신호전환도빈역,병분해위궤개불중복적자빈대,대저사자대신호분별제취장시신호변화특정,연후채용GMM재선건립어음화비어음모형,이모형적사연비진행VAD판결.실험결과표명,산법재교저적신조비하능구현저지제고어음활동검측적준학솔,차재다충조성배경화신조비조건하구유교호적은건성.응용우어음식별계통적실험표명,해산법능유효제고조성배경하적어음식별솔.
