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A New Method of Voiced/unvoiced Classification Based on Clustering

Journal of Signal and Information Processing 2011年第4期2卷 336-347页

作者： Mojtaba Radmard Mahdi Hadavi Mohammad Mahdi Nayebi Department of Electrical Engineering Sharif University of Technology Tehran Iran

In this paper, a new method for making v/uv decision is developed which uses a multi-feature v/uv classification algorithm based on the analysis of cepstral peak, zero crossing rate, and autocorrelation function (ACF) peak of short-time segments of the speech signal by using some clustering methods. This v/uv classifier achieved excellent results for identification of voiced and unvoiced segments of speech.

关键词： Speech Voiced unvoiced Clustering Cepstrum Autocorrelation Zero crossing

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