语音端点检测是语音信号处理的一个重要环节,传统的语音端点检测算法往往是基于短时能量以及过零率等实现,在低信噪比的环境下,检测算法的准确度较低。因此,提出了一种基于自组织映射(SOM)神经网络和长短时记忆(LSTM)递归神经网络相结合的端点检测算法。该算法通过检测语音信号在每个时间节点上的特征属性利用SOM神经网络进行聚类,并根据每个时间节点的语音状态对聚类结果进行调整,构造能够判别语音状态和噪声状态的样本作为LSTM递归神经网络的输入,利用LSTM递归神经网络实现端点检测的目的。
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