模糊熵在车载环境下语音端点检测中的应用

摘要：

为了提高车载噪声环境下语音端点检测的准确性,介绍了一种新的时间序列复杂性测度:模糊熵,并将其应用于语音信号的特征提取.分别以样本熵和模糊熵提取含噪语音信号的特征,使用双门限法对语音信号进行端点检测,特征门限值使用模糊C均值聚类算法和贝叶斯信息准则算法确定.仿真结果表明在车载噪声环境下与样本熵算法相比,模糊熵算法能更好地区分噪声信号和语音信号,具有更好的端点检测性能,相同环境下模糊熵算法的错误率比样本熵算法降低了16％以上.

关键词：模糊熵、样本熵、语音端点检测、模糊C均值聚类算法、贝叶斯信息准则

所属期刊栏目：52

分类号：TN912.3

资助基金：国家自然科学基金项目61405055;国家安全监管总局安全生产重大事故防治关键技术科技项目2012-307

在线出版日期：2016-07-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：147-150