摘 要：在语音信号处理中，端点检测是语音处理的一个重要部分。现提出一种基于分形维数和语音帧自相关函数绝对值均值的双门限端点检测方法。根据语音信号和噪声信号分形维的不同，以及噪声信号与语音信号自相关函数的特点进行语音端点检测，并通过 MATLAB 仿真进行验证。实验结果表明，该方法在 5 dB 噪声环境下能较好地判断语音信号的起止点。
关键词：端点检测；分形维数；自相关函数绝对值均值
DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2021.21.028
基金项目：国家自然科学基金（62076110）
中图分类号：TN92 文献标志码：A 文章编号：2096-4706（2021）21-0108-04
Endpoint Detection Algorithm Based on Fractal Dimension and Absolute Mean Value of Autocorrelation Function
CHEN Hang1, WU Zijia 1, PENG Yong1, SONG Wei 2
(1.School of Internet of Things Engineering, Jiangnan University, Wuxi 214122, China; 2.School of Artificial Intelligence and Computer Science, Jiangnan University, Wuxi 214122, China)
Abstract: In speech signal processing, endpoint detection is an important part of speech processing. In this paper, a dual-threshold endpoint detection method based on the fractal dimension and the absolute mean value of the speech frame autocorrelation function is proposed. According to the different fractal dimensions of speech signal and noise signal and the characteristics of autocorrelation function of noise signal and speech signal, the speech endpoint is detected and verified by MATLAB simulation. Experimental results show that this method can better judge the start and end points of speech signals in 5 dB noise environment.
Keywords: endpoint detection; fractal dimension; absolute mean value of autocorrelation function
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作者简介：陈航（1998—），男，汉族，湖北孝感人，硕士研究生在读，主要研究方向：数字信号处理；伍子嘉（1997—），男，汉族，江苏扬州人，硕士研究生在读，主要研究方向：机器视觉与深度学习；彭勇（1967—），男，汉族，江苏无锡人，副教授，硕士，主要研究方向：嵌入式软件与设计；宋伟（1981—），湖北恩施人，教授，博士，主要研究方向：机器学习、自然语言处理。