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短时频域分形端点检测算法
  • ISSN号:1000-7180
  • 期刊名称:微电子学与计算机
  • 时间:2015.9.5
  • 页码:81-84+89
  • 分类:TP31[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]开封大学 信息工程学院,河南开封475004
  • 相关基金:国家自然科学基金(61202474)
  • 相关项目:基于零知识的移动对等网络环境下动态安全资源共享机制研究
作者: 刘悦|王晓婷|
中文摘要:

为了提高分形端点检测的鲁棒性,使其适用于更多类型的噪声,提出了基于短时频域的分形端点检测算法。该算法利用了频域表征信号能量分布的特点,以及语音谐波分量的强周期、规律性,从短时频域能量分布上提取分形维数来区分语音和噪声。实验结果表明,提出的变换到短时频域提取分形维数的方法具有更好的鲁棒性,不但适用于较无规律的白噪声,还适用于包括坦克噪声在内的时域周期性和规律性较强的噪声。

英文摘要:

In order to improve the robustness of fractal endpoint detection algorithm and make it suitable for more types of noise,This paper propose a fractal endpoint detection algorithm based on short-term frequency domain. Frequency reflects the energy distribution of signal and speech harmonic component have strong periodicity and regularity.Therefore it can extract fractal dimension from the energy distribution in the short time frequency domain to distinguish speech and noise.Experimental results show that the proposed method converted to the short-term frequency domain to extract fractal dimension has better robustness.It can effectively detect noise which has strong periodicity and regularity in the time domain,such as tanks noise.

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期刊信息
  • 《微电子学与计算机》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国航天科技集团公司
  • 主办单位:中国航天科技集团公司第九研究院第七七一研究所
  • 主编:李新龙
  • 地址:西安市雁塔区太白南路198号
  • 邮编:710065
  • 邮箱:mc771@163.com
  • 电话:029-82262687
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-7180
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1123/TN
  • 邮发代号:52-16
  • 获奖情况:
  • 航天优秀期刊,陕西省优秀期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:17909