[发明专利]一种基于EMD-Wavelet的MFCC相似度的语音段检测方法有效
| 申请号： | 201811553681.9 | 申请日： | 2018-12-19 |
| 公开（公告）号： | CN109410977B | 公开（公告）日： | 2022-09-23 |
| 发明（设计）人： | 贾民平;花园;胡建中;许飞云;黄鹏 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G10L21/0208 | 分类号： | G10L21/0208;G10L25/24;G10L25/51;G10L25/78 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 朱小兵 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于EMD‑Wavelet的MFCC相似度的语音段检测方法。采集说话人的语音信号作为源信号；利用经验模态分解(EMD)对含噪的语音信号进行分解，得到体现语音信号高低频能量的各阶本征模函数(IMF)；以各阶IMF分量的自相关系数的方差确定噪声为主导模态的IMF阶数，对噪声为主导模态的IMF进行小波阈值降噪，用降噪后的低阶IMF分量和余下的高阶IMF分量重构，获得降噪后的语音信号；计算语音信号的Mel倒谱参数(MFCC)，以欧氏距离作为语音信号MFCC相似度的测度；从相似度曲线中可以明显区分语音段和噪声段，从而实现语音段的提取。相比于传统的检测方法，本发明具有更好的鲁棒性和适应性，语音段检测的准确率更高，能够很好的应用于语音信号的语音段提取。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 emd wavelet mfcc 相似 语音 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于EMD‑Wavelet的MFCC相似度的语音段检测方法，其特征在于，具体包括如下步骤：步骤1，对人说话的语音信号进行测量，采集到的语音信号作为源信号；步骤2，利用经验模态分解(EMD)对含噪的语音信号进行分解，得到体现语音信号高低频能量的的各阶本征模函数(IMF)；步骤3，求各阶本征模函数IMF的自相关系数，以自相关系数的方差确定噪声为主导模态的IMF阶数，对噪声为主导模态的IMF进行小波阈值降噪，把降噪后的低阶IMF分量和余下的高阶IMF分量进行重构，获得降噪后的语音信号；步骤4，计算降噪后语音信号的梅尔(Mel)Mel倒谱参数(MFCC)，对比分析语音段和噪声段的参数特征，以欧氏距离作为语音信号MFCC相似度的测度；步骤5，从相似度曲线中可明显区分语音段和非语音段，从而从语音信号中实现语音段的提取。
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