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文檔簡介
1、語音端點檢測是語音識別系統(tǒng)的前端，其是指在噪聲環(huán)境下準確檢測出有效語音信號的起始點和終止點，為后續(xù)處理提高精度和節(jié)約時間。雖然在安靜的實驗室環(huán)境中，語音信號的端點檢測技術的滿意度非常高。但是在實際環(huán)境中，千差萬別的背景噪聲常常使得檢測的性能急劇下降。因此，在實際的不同背景噪聲以及信噪比較低的情況下的語音信號的端點檢測技術的研究有非常重要的意義。
由于語音信號是典型的非平穩(wěn)信號，而經驗模態(tài)分解(Empirical ModeD
2、ecomposition，簡稱為EMD)是一種自適應分析非線性、非平穩(wěn)信號的新方法，具有處理非線性及非平穩(wěn)等具有明顯瞬時變化特征的信號優(yōu)點。文中就是利用這種方法對語音信號進行端點檢測的。
本文首先總結了現(xiàn)有的傳統(tǒng)的幾種語音端點檢測算法。然后提出了噪聲環(huán)境下基于經驗模態(tài)分解的語音端點檢測新算法。算法一：基于經驗模態(tài)分解和短時能量的語音信號的端點檢測，仿真結果表明了它的優(yōu)越性。算法二：基于經驗模態(tài)分解和Teager峭度的語音信
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