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A Novel Endpoint Detection Using Discrete Wavelet Transform

机译:基于离散小波变换的新型端点检测

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摘要

A new feature parameter based on a discrete wavelet transform is proposed for word boundary detection of isolated utterances. The sum of standard deviation of wavelet coefficients in the third coarse and weighted first detailed scale is defined as a new feature parameter for endpoint detection. Experimental results demonstrate the superiority of the proposed feature to the conventional ones in capturing word boundaries even in noisy speech.
机译:提出了一种基于离散小波变换的新特征参数,用于孤立话语的词边界检测。在第三粗略和加权的第一详细比例中,小波系数的标准偏差之和被定义为端点检测的新特征参数。实验结果表明,即使在嘈杂的语音中,所提出的特征在捕获单词边界方面也优于传统特征。

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