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基于RASTA和SVM的话音激活检测算法
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2010-01-09
张燕
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提出了一种基于RASTA 滤波技术的多维语音特征和支持向量机分类的VAD 算
法，适用于低信噪比情况下的话音检测。算法在语音特征选择上使用了RASTA-PLP 滤波方法，提取出了多维倒谱参数，并将其作为特征向量输入给支持向量机进行分类检测。算法所提取的特征是基于人类听觉感知系统特性的，因此具有普遍意义和稳定性，多维特征与支持向量机的结合则提高了语音分类判决的可靠性。实验结果表明，算法在低信噪比环境下对话音和噪声均具有较高的检出率。
法，适用于低信噪比情况下的话音检测。算法在语音特征选择上使用了RASTA-PLP 滤波方法，提取出了多维倒谱参数，并将其作为特征向量输入给支持向量机进行分类检测。算法所提取的特征是基于人类听觉感知系统特性的，因此具有普遍意义和稳定性，多维特征与支持向量机的结合则提高了语音分类判决的可靠性。实验结果表明，算法在低信噪比环境下对话音和噪声均具有较高的检出率。
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