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浙江大学学报(工学版)
  2009, Vol. 43 Issue (4): 705-709    
论文     
基于经验模式分解的语音端点识别方法
浙江大学 仪器科学与工程学系,浙江 杭州 310027
 全文: PDF(1970 KB)  
摘要：

提出一种基于经验模式分解（EMD）的语言端点识别方法.该方法对带噪语音信号进行EMD分解得到一组固有模态函数（IMF）,采用短时过零率估计其平均瞬时频率.根据语言信号特定阶IMF平均瞬时频率的特征,将平均瞬时频率低且变化缓慢的语言帧作为周期性强的浊音段,而平均瞬时频率高的语言帧判别为清音段,组合处理后的结果最终得到语音段数据.数值仿真和实验结果表明,该方法在语音信号受噪声污染比较严重的情况下能够有效识别语音端点.
关键词： 语音端点识别;  经验模式分解;   ')" href="#">瞬时频率     
出版日期: 2009-04-15
基金资助:

国家自然科学基金资助项目（60275004）．
通讯作者: 陈祥献,男,副教授. E-mail: xxchen99@gmail.com   
作者简介: 姚振杰（1986－）,男,辽宁丹东人,硕士生,从事信号处理与信息融合的研究．E-mail:yaozhenjie@gmail.com
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姚振杰
黄海
陈祥献

引用本文:

姚振杰 黄海 陈祥献. 基于经验模式分解的语音端点识别方法[J]. , 2009, 43(4): 705-709.

TAO Zhen-Jie, HUANG Hai, CHEN Xiang-Xian. . , 2009, 43(4): 705-709.

链接本文:

http://www.zjujournals.com/xueshu/eng/CN/    或    http://www.zjujournals.com/xueshu/eng/CN/Y2009/V43/I4/705

[1] 程卫东,赵德尊　. 用于滚动轴承转频估计的EMD软阈值降噪算法[J]. 浙江大学学报(工学版), 2016, 50(3): 428-436.
[2] 熊炘, 杨世锡, 周晓峰. 旋转机械振动信号的固有模式函数降噪方法[J]. J4, 2011, 45(8): 1376-1381.