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文檔簡介
1、傳統(tǒng)語音信號處理直接利用語音信號的時域參數并加以頻譜參數輔助判決以達到改善語音質量的目的,但是針對實際情況中噪聲強且非平穩(wěn)的特性,其較弱的魯棒性導致系統(tǒng)性能受信噪比的影響較為敏感。
本文首先從低信噪比條件下語音信號檢測的應用領域、實用價值以及研究現(xiàn)狀等角度對國內外相關文獻進行梳理,剖析了強噪聲環(huán)境下語音信號模型的復雜性,總結了非平穩(wěn)噪聲環(huán)境中語音信號檢測的關鍵問題。
其次,研究改進了基于短時信噪比的自適應閾值和自適應
2、判決語音端點檢測算法,根據自適應短時能量,并加以短時過零率和自適應判決校驗,得到最終的端點檢測結果。
然后,針對語音信號在低信噪比條件下結構的復雜性,基于自適應學習和基本譜減法研究改進了一種基于子帶譜熵的語音增強算法,該算法將帶噪語音分成若干個子帶分別進行自適應加權,并計算子帶譜熵值以用來估計噪聲譜能量。
最后,實驗結果表明,自適應閾值端點檢測算法在不同信噪比的平穩(wěn)噪聲和非平穩(wěn)噪聲中均能有效檢測出語音中的有話段和無話
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