一种基于幅度谱偏度的语音激活检测算法

根据语音信号偏离高斯分布程度大而背景噪声信号偏离高斯分布程度小这一特征，提出一种改进的以语音短时幅度谱偏度为特征参数区分语音段和噪声段的语音激活检测算法，并应用到2.4kbit/s混合激励线性预测（mixedexcitationlinearprediction，MELP）声码器中。通过与自适应多速率(adaptivemulti-rate,AMR)语音编码标准中的语音激活检测算法相比较，该算法复杂度较小，且对背景噪声服从高斯分布的语音信号具有更好的端点检测性能。实现了可变速率MELP声码器的平均输出码率下降为1.9kbit/s，通过非连续传输后合成的语音具有良好的舒适性和连续性。