Toeplitz含噪语音端点鲁棒检测OACSCDCSTPCD
Voice activity robust detection of noisy speech in Toeplitz
针对在低信噪比条件下语音端点检测问题，提出了一种基于Toeplitz最大特征值的去噪语音端点检测方法。该方法用语带频谱自相关序列构造一个对称Toeplitz矩阵，利用该矩阵最大特征值的信息量对语音信号进行双门限端点检测。新算法经过实验，能够有效地区分语音和噪声，在不同的低噪声环境条件下具有良好的鲁棒性。与新近的信号递归度分析方法比较，准确率较高。该算法计算代价小，实时性好，简洁易实现。
A Toeplitz de-noising method using the maximum eigenvalue is proposed for the voice activity detection at low SNR scenarios. This method uses the self-correlation sequence of speech bandwidth spectrum to construct a new symmetric Toeplitz matrix and to compute the largest eigenvalue, and the double decision thresholds in the largest eigenvalue are applied in the deci-sion framewok. Simulation results show that the presented algorithm is more effective in dis…查看全部>>
王景芳;宁矿凤
湖南涉外经济学院 电气工程系,长沙,410205湖南涉外经济学院 计算机科学系,长沙,410205
信息技术与安全科学
语音端点检测语带频谱最大特征值鲁棒性
voice activity detectionspeech bandwidth spectrummaximum eigenvaluerobustness
《计算机工程与应用》 2013 (18)
217-222,6
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