典型文献
一种基于语音图信号处理的端点检测方法
文献摘要：
本文通过将语音信号处理与图信号处理相结合,为语音样点构建出一种基于遗忘因子的遗忘图拓扑结构,利用基于遗忘图拓扑结构的图邻接矩阵所定义的图傅里叶变换(Graph Fourier Transform,GFT),研究语音图信号的图频域特性.并在此研究基础上,本文将基于自适应子带谱熵(Adaptive Band-partitioning Spectral Entropy,ABSE)算法的端点检测方法拓展至图频域,设计了一种图自适应子带谱熵(Graph Adaptive Band-partitioning Spectral Entropy,GABSE)算法.实验表明,本文所提出的基于遗忘图的GABSE算法可以使得语音段与非语音段谱熵差异更加显著,较传统ABSE算法端点检测及rVAD语音端点检测方法正确率提高了 10％～20％,同时也验证了此语音遗忘图结构有效性.
文献关键词：
图信号处理;语音端点检测;图拓扑结构;图谱熵
中图分类号：
作者姓名：
郭振超;杨震;葛子瑞;郭海燕;王婷婷
作者机构：
南京邮电大学通信与信息工程学院,江苏南京210003;南京邮电大学通信与网络技术国家地方联合工程研究中心,江苏南京210003
文献出处：
引用格式：
[1]郭振超;杨震;葛子瑞;郭海燕;王婷婷-.一种基于语音图信号处理的端点检测方法)[J].信号处理,2022(04):788-798
A类：
ABSE,GABSE,rVAD,图谱熵
B类：
图信号处理,语音信号处理,遗忘因子,图拓扑结构,邻接矩阵,图傅里叶变换,Graph,Fourier,Transform,GFT,频域特性,Adaptive,Band,partitioning,Spectral,Entropy,方法拓展,音段,法端,语音端点检测,图结构
AB值：
0.247981
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
