论文摘要
语音端点检测是语音分析、语音识别及语音监控过程中的一个重要环节。其目的是对系统输入的语音信号加以判断,找出语音信号准确的起始点及终止点,从而只存储和处理有效的语音信号,减少数据的处理时间和运算量。尽管语音端点检测技术在信噪比高的环境下已经达到了较高的正确率,但在实际情况下,由于噪声的影响通常会使系统性能下降显著,有些甚至不能正常工作。因此在如何提高语音端点检测系统的鲁棒性的前提下,加强检测系统的稳定性是当今语音端点检测的目标方向。本文在介绍几种较典型的语音端点检测方法的基础上,提出了一种将径向基函数神经网络应用到语音端点检测的方法,用小波分析提取语音信号的特征量作神经网络的输入,并对径向基函数神经网络算法进行了一些改进,最后运用综合判决准则进一步提高检测的正确率。实验结果表明该方法具有环境适应性强,便于实现的优点,在常见的噪声环境下该方法取得了令人满意的效果。
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