基于支持向量机与多观测复合特征矢量的语音端点检测

摘要：

该文提出了一种新的多观测复合特征（MO-CF）用于基于支持向量机（SVM）的语音端点检测（VAD）。该特征是由2个子特征经平衡因子加权构成。特征的优化目标是寻找能使VAD的性能曲线下面积（AUC）最大化的平衡因子,以综合各个子特征的优点。在子特征选择方面,要求各个子特征不仅本身具有较好的性能,而且存在互补性。针对该要求,提出2种组合特征MO-CF1和MO-CF2。由多观测信噪比（MO-SNR）特征与多观测最大概率（MO-MP）特征复合而成的MO-CF2比MO-CF1更稳健。实验结果表明：在多种噪声环境下,相比于已有的9种VAD算法,该算法具有更好的性能和更高的稳健性。

关键词：多观测复合特征矢量(MO-CF)、支持向量机(SVM)、语音端点检测(VAD)

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分类号：TN912.3

在线出版日期：2012-04-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：1209-1214