一种改进的基于时域参数的语音切分算法

本文探讨了基于时域的语音切分算法，在前人研究的基础上，提出一种改进算法——自适应、前后搜索和检测短时脉冲噪音算法。该算法主要利用语音信号的短时参数，采用统计的方法定出切分所需要的阈值，根据背景音和静音过零率的不同，进一步搜索符合要求的静音帧，同时滤去短时脉冲噪音。实验证明，该算法准确率很高，有很好的鲁棒性，允许误差在60ms的范围内，对于原始语音切分错误率为5．04％；在信噪比（snr）大于等于2db的情况下。对带噪语音的切分错误率为10％～20％。