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文件名称:fenxing

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为提高语音端点检测(VAD)在较低信噪比(10 dB)下的准确率,提出一种基于短时分形维数的改进算法。结合语音信号的特点,对2种常用的语音信号分形维数计算方法进行了比较和选择,同时采用动态跟随门限值实现语音端点的自适应检测。试验结果表明:对于信噪比6~10 dB的带噪语音,此方法可以实现整段语音的检测,而且具有一定的噪声鲁棒性,系统运行期间能够自适应调整门限值以适应环境噪声的变化,提高了VAD算法的准确率。这个是源码matlab。-In order to improve voice activity detection (VAD) in low SNR (10 dB) accuracy under proposed based on short-time fractal dimension of the improved algorithm. Combined with the characteristics of the speech signal, to 2 commonly used fractal dimension of speech signals are compared and calculated choice to follow the same dynamic endpoint threshold adaptive detection of voice. The results showed that: 6 ~ 10 dB for the signal to noise ratio of noisy speech, this method can detect the entire speech, but has some noise robustness, the system can be adaptively adjusted during operation to adapt to environmental noise threshold of changes to improve the accuracy of VAD algorithms. This is the source matlab.
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分形/changdu.wav
分形/corr_integral.m
分形/fenxingtest.m
分形/FractalDim.m
分形/GP_CD.m
分形/heaviside.m
分形/test.wav
分形

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