基于Fisher线性判别分析的语音信号端点检测方法

作     者：王明合 张二华 唐振民 许昊 Wang Ming-he;Zhang Er-hua;Tang Zhen-min;Xu Hao

作者机构：南京理工大学计算机科学与工程学院南京210094 

出 版 物：《电子与信息学报》 (Journal of Electronics & Information Technology)

年 卷 期：2015年第37卷第6期

页      面：1343-1349页

核心收录：

学科分类：0711[理学-系统科学] 07[理学] 

主　　题：语音处理 语音端点检测 梅尔频率倒谱系数 Fisher线性判别分析 

摘      要：传统的语音端点检测方法对辅音,特别是受到噪声污染的清音部分与背景噪声之间分离能力不足。针对上述问题,该文提出一种基于Fisher线性判别分析的梅尔频率倒谱系数(F-MFCC)端点检测方法。将清音信号和背景噪声视为两类分类问题,采用Fisher准则求解具有判别信息的最佳投影方向,使得投影后的特征参数具有最小类内散度和最大类间散度,从而增大清音与背景噪声的可分离性。在不同语音库上的实验结果表明,F-MFCC能够在不同信噪比和背景噪声条件下提高语音端点检测的准确率。