本文作者：肖佳林；赵聿晴；王英；成功正常投稿发表论文到《计算机工程》2014年01期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：工程机械强噪音环境下的噪声源较多,导致电话语音通话无法进行,且强噪声造成无效数据占用带宽。为此,提出基于隐马尔科夫模型(HMM)和支持向量机(SVM)的语音活动检测算法。该算法将提取的美尔频率倒谱系数特征向量输入到HMM识别器中,并通过Viterbi算法得到N维最佳识别结果,将其转换为SVM特征向量输入到SVM分类器中进行分类判别,得到判决结果。实验结果表明,该算法在机械工作噪音的情况下,语音检测率较静态统计类算法平均提高9%,比小波支持向量机方法提高11%,在驾驶室噪音的情况下比小波SVM方法有较小幅度的提高,但其增长速度较快,且比传统的统计类算法提高9%。
【论文正文预览】：1概述近年来,网络电话(VoiceoverInternetProtocol,VoIP)技术蓬勃发展,得到越来越广泛的应用。但在工程机械领域由于机械设备作业环境恶劣,噪声较大,人的语音常被机械设备噪声覆盖,导致通话无法进行。语音活动检测技术[1]从噪声中检测出语音信号,从而可对语音信号进行增强
【文章分类号】：TP18
【稿件关键词】：美尔频率倒谱系数隐马尔科夫模型支持向量机语音活动检测核函数
【参考文献】:

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【稿件标题】：[语音端点检测论文]基于HMM与SVM的语音活动检测
【作者单位】：湖南大学信息科学与工程学院;
【发表期刊期数】：《计算机工程》2014年01期
【期刊简介】：《计算机工程》杂志是由中华人民共和国新闻出版总署、正式批准公开发行的优秀期刊，计算机工程杂志具有正规的双刊号，其中国内统一刊号：CN31-1289/TP，国际刊号：ISSN1000-3428。计算机工程杂志社由中国电子科技集团公司主管、主办，本刊为月刊。自创刊以来......更多计算机工程杂志社(http://www.400qikan.com/qk/6013/)投稿信息
【版权所有人】：肖佳林；赵聿晴；王英；

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