一种基于EMD-Wavelet的MFCC相似度的语音段检测方法

摘要

本发明公开了一种基于EMD‑Wavelet的MFCC相似度的语音段检测方法。采集说话人的语音信号作为源信号；利用经验模态分解(EMD)对含噪的语音信号进行分解，得到体现语音信号高低频能量的各阶本征模函数(IMF)；以各阶IMF分量的自相关系数的方差确定噪声为主导模态的IMF阶数，对噪声为主导模态的IMF进行小波阈值降噪，用降噪后的低阶IMF分量和余下的高阶IMF分量重构，获得降噪后的语音信号；计算语音信号的Mel倒谱参数(MFCC)，以欧氏距离作为语音信号MFCC相似度的测度；从相似度曲线中可以明显区分语音段和噪声段，从而实现语音段的提取。相比于传统的检测方法，本发明具有更好的鲁棒性和适应性，语音段检测的准确率更高，能够很好的应用于语音信号的语音段提取。