论文研究模糊熵在车载环境下语音端点检测中的应用.pdf

为了提高车载噪声环境下语音端点检测的准确性，介绍了一种新的时间序列复杂性测度：模糊熵，并将其应用于语音信号的特征提取。分别以样本熵和模糊熵提取含噪语音信号的特征，使用双门限法对语音信号进行端点检测，特征门限值使用模糊C均值聚类算法和贝叶斯信息准则算法确定。仿真结果表明在车载噪声环境下与样本熵算法相比，模糊熵算法能更好地区分噪声信号和语音信号，具有更好的端点检测性能，相同环境下模糊熵算法的错误率比样本熵算法降低了16%以上。