基于Fisher线性判别分析的语音信号端点检测方法
来源：电子与信息学报杂志2015年第6期北京时间：
作者：王明合, 张二华, 唐振民, 许昊
摘要：传统的语音端点检测方法对辅音，特别是受到噪声污染的清音部分与背景噪声之间分离能力不足。针对上述问题，该文提出一种基于Fisher线性判别分析的梅尔频率倒谱系数(F-MFCC)端点检测方法。将清音信号和背景噪声视为两类分类问题，采用Fisher准则求解具有判别信息的最佳投影方向，使得投影后的特征参数具有最小类内散度和最大类间散度，从而增大清音与背景噪声的可分离性。在不同语音库上的实验结果表明，F-MFCC能够在不同信噪比和背景噪声条件下提高语音端点检测的准确率。
关键词：语音处理, 语音端点检测, 梅尔频率倒谱系数, Fisher线性判别分析
