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提出了一種基于RASTA 濾波技術(shù)的多維語(yǔ)音特征和支持向量機(jī)分類的VAD 算
法，適用于低信噪比情況下的話音檢測(cè)。算法在語(yǔ)音特征選擇上使用了RASTA-PLP 濾波方法，提取出了多維倒譜參數(shù)，并將其作為特征向量輸入給支持向量機(jī)進(jìn)行分類檢測(cè)。算法所提取的特征是基于人類聽覺感知系統(tǒng)特性的，因此具有普遍意義和穩(wěn)定性，多維特征與支持向量機(jī)的結(jié)合則提高了語(yǔ)音分類判決的可靠性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，算法在低信噪比環(huán)境下對(duì)話音和噪聲均具有較高的檢出率。
法，適用于低信噪比情況下的話音檢測(cè)。算法在語(yǔ)音特征選擇上使用了RASTA-PLP 濾波方法，提取出了多維倒譜參數(shù)，并將其作為特征向量輸入給支持向量機(jī)進(jìn)行分類檢測(cè)。算法所提取的特征是基于人類聽覺感知系統(tǒng)特性的，因此具有普遍意義和穩(wěn)定性，多維特征與支持向量機(jī)的結(jié)合則提高了語(yǔ)音分類判決的可靠性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，算法在低信噪比環(huán)境下對(duì)話音和噪聲均具有較高的檢出率。
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