基于改进语音特征与极限学习机的语音端点检测.docx
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【基于改进语音特征与极限学习机的语音端点检测】的研究着重于提高语音处理中的一个重要环节——语音端点检测(Voice Activity Detection, VAD)。VAD在语音识别、说话人识别、语音增强等多个领域中起着至关重要的预处理作用。在低信噪比环境下,优化VAD的性能成为了一个挑战。针对这一问题,文章提出了一种结合改进语音特征和极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)的方法。 传统的VAD方法常常依赖单一特征,但面对不同类型的噪声,其性能会有所波动。因此,文章强调选择合适的多特征融合策略对于提升VAD性能至关重要。在此基础上,文章提出了一种名为低频消噪能量(Low-Frequency Denoising Energy, LFDE)的新语音特征。LFDE基于人类语音在低频段具有较高能量的特性,能够有效地在低信噪比条件下保留语音特征。LFDE的提取过程包括预加重处理、分帧加窗、FFT变换、对数处理、移动平均滤波以及LF与HF能量差值计算。实验结果显示,LFDE与梅尔频率倒谱系数(Mel-frequency cepstrum coefficient, MFCC)和共振峰频率结合,可以显著提高基于ELM的VAD的准确性和实时性。 MFCC作为语音处理中经典的特征,被广泛用于各种语音任务,包括VAD。在高信噪比下,MFCC表现良好,具有较低的计算复杂度。文章同样提取了MFCC作为特征输入,以增强端点检测的性能。共振峰频率,作为反映声音品质和特征的重要指标,也在端点检测中发挥作用,它不仅影响音质,还揭示了语音的物理特性。 通过LFDE、MFCC和共振峰频率的融合,ELM分类器的训练时间得以减少,同时增强了系统的抗噪声能力。实验数据显示,即使在低至0 dB的信噪比环境下,该方法仍能保持良好的端点检测性能。通过调整阈值,如在5 dB以下时将阈值设为0.5,可以有效确定语音的起始和结束点。 总的来说,这项研究通过创新的LFDE特征,结合成熟的MFCC和共振峰频率,利用ELM实现了在低信噪比条件下的高效VAD,对语音处理技术的发展和实际应用具有积极的推动作用。
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