浏览全部资源
扫码关注微信
1. 苏州大学电子信息学院,苏州大学电子信息学院,西安交通大学电子与信息工程学院,Alberta大学电子与计算机工程系 江苏苏州215021
2. 西安交通大学电子与信息工程学院,陕西西安710049,江苏苏州215021,陕西西安710049,加拿大EdmontonT6G2V4
纸质出版日期:2003
移动端阅览
[1]董恩清,赵鹤鸣,周亚同,张晓娣.支持向量机在语音激活检测中的应用研究[J].通信学报,2003(03):70-77.
[1]董恩清,赵鹤鸣,周亚同,张晓娣.支持向量机在语音激活检测中的应用研究[J].通信学报,2003(03):70-77. DOI:
DOI:
提出将支持向量机(SVM)方法应用于语音激活检测(VAD)
并验证SVM方法在VAD检测中的有效性。采用了快速训练支持向量机的序列最小最优化方法(SMO)进行训练。提出的基于SVM的VAD方法仍然采用G.729附件B(G.729B)中的VAD方法所采用的特征参数作为分类的特征参数。经过基于SVM的VAD方法与G.729B的VAD方法进行比较
表明SVM方法应用于VAD中是有效的。
0
浏览量
239
下载量
5
CSCD
关联资源
相关文章
相关作者
相关机构