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J-GLOBAL ID：201702229169995579   整理番号：17A1752646

サブバンドエネルギーエントロピー比に基づく音声終点検出アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Speech Endpoint Detection Algorithm Based on Sub-band Energy-entropy-ratio

著者 (4件)： Zhang Yi (重慶市信息无障碍与服務机器人工程技術研発中心 重慶400065) ,  Wang Kejia (重慶市信息无障碍与服務机器人工程技術研発中心 重慶400065) ,  Xi Bing (重慶市信息无障碍与服務机器人工程技術研発中心 重慶400065) ,  Yan Bo (重慶市信息无障碍与服務机器人工程技術研発中心 重慶400065)
資料名： Jisuanji Kexue  (Jisuanji Kexue)
巻： 44  号： 5  ページ： 304-307,319  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2530A  ISSN： 1002-137X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 音声終点を正確に認識することは,音声認識における重要なステップであると考えられていて,音声認識において重要な役割を果たしている。低信号対雑音比(SNR)環境において,音声とノイズの識別をより良く強化し,音声エンドポイント検出システムの精度を改善するために,サブバンドのエネルギーエントロピーに基づく新しい音声エンドポイント検出アルゴリズムを提案し,サブバンドのエネルギーを分析した。...........................................................を提案していることを示す.このアルゴリズムにおいて,サブバンドエネルギーとサブバンドエントロピーの比率をエンドポイント検出の重要なパラメータとして用いて,閾値を設定して,音声エンドポイントの検出を行った。実験結果は,提案したアルゴリズムが高いロバスト性を持ち,低い信号対雑音比(SNR)環境で正確に音声エンドポイントを検出することができることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  雑音 ,  SN比 ,  ロバスト性 ,  音声認識
準シソーラス用語： *サブバンド ,  検知システム ,  *検出アルゴリズム ,  *エンドポイント , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Endpoint detection ,  Sub-band energy ,  Sub-band spectral entropy ,  Sub-band energy-entropy-ratio ,  SNR ,  Robustness

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (3件)： 音声 ,  終点検出 ,  アルゴリズム