文献类型：期刊文章

作　　者：王帛[1] 冯新喜[2] 余侃民[2] 朱必浩[2]

机构地区：[1]中国人民解放军95971部队 [2]空军工程大学电讯工程学院

出　　处：《电光与控制》

基　　金：中国人民解放军空军装备部科研基金项目(KJ09131)

年　　份：2011

卷　　号：18

期　　号：7

起止页码：77-80

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2008、CSA、CSA-PROQEUST、INSPEC、RCCSE、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：端点检测是语音识别理论研究中的关键技术之一,为了提高语音端点检测方法的抗噪性和准确性,引入倒谱均值减(Cepstral Mean Subtraction,CMS)设计一种新的语音端点检测方法。在传统倒谱均值减算法的基础上,采用隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)提取最佳特征子集,利用二次分类对传统算法加以改进。针对语音信号清音部分与白噪声频谱特征极其相似,在检测中容易发生误识的问题,提出了加权平滑修正的解决方法,从一定程度上降低了检测中的分类误识率。最后,与传统端点检测方法进行性能比较,证明了该方法的有效性。

关 键 词：端点检测 倒谱均值减  加权平滑  语音识别

分 类 号：V271.4] TN912.34]