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  1. Spectral_Entropy

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  2. 连续语音端点检测,短时能量、过零率以及谱熵相结合,健壮性好,识别率高。阈值为自适应,可适合情况下语音端点检测。-Continuous speech endpoint detection, short-term energy, zero-crossing rate and spectral entropy, robustness, high recognition rate. The threshold adaptive, may be suitable for the case of voice
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-11-20
    • 文件大小:5.22kb
    • 提供者:刘树强
  1. ABSE

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  2. 熵值越大则每个符号包含的平均信息量越大。有研究发现,在有噪声的语音信号中,语音信号的熵和噪声信号的熵存在着较大的差异,对噪声信号来说在整个频带内分布相对平坦,熵值小,语音信号集中在某些特定频段内,熵值大。因此利用这个差异可以区分噪音段和语音段。(The greater the entropy is, the greater the average information of each symbol is. It is found that, in noisy speech signals, t
  3. 所属分类:语音合成与识别

    • 发布日期:2018-04-22
    • 文件大小:1kb
    • 提供者:p雄
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