Endpoint Detection of Whispers Based on the Fitting Characteristic of EMD
基于EMD拟合特征的耳语音端点检测

耳语音作为人类发音的一种特殊形式,与正常语音相比具有信噪比低、元音的周期特征不明显等特性,因而耳语音处理比正常语音更为困难.耳语音处理研究的第1个关键步骤就是语音的端点检测,该文利用希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform, HHT)中的经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD),首次提出了一种基于EMD拟合特征的耳语音端点检测新方法.利用EMD得到的内禀模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF)能量,以其归一化拟合参数为耳语音端点检测的特征,可以准确地划分出耳语音端点.实验表明,该方法在耳语音端点检测中取得了很好的效果,在1200个信噪比为2～10dB的测试样本中,检测准确率为98.25%.