本发明提供了一种改进的非线性自适应语音端点检测方法，所述方法包括首先通过麦克风阵收集收集信号以及通过时延估计和时延补偿使输入信号同步，之后通过Legendre非线性滤波器把输入信号拓展为高维度函数，再通过回声消除NLMS算法进行降噪处理，所述回声消除NLMS算法中对迭代步长进行分段处理，再通过谱减法进行语音增强，最后通过能熵对语音端点检测，相较于传统的方法，此方法提高了整体系统的自适应性，能够很好地适应不同的语音对话环境，与此同时提高语音端点检测率和稳定性。
📄 2017101398804
📂 G10L15_05
👤 南京信息工程大学
📅 2017-03-10
本发明涉及一种引入大数据分析的自然语言模糊边界确定方法，包括以下步骤：进行自然语言解码识别分析：从原始波形语言数据中提取的声学特征经过训练得到声学模型，与发声词典、语言模型组成网络，对新来的语言提取特征，经声学模型表示，通过维特比解码得到识别结果；接着进行基于深度学习的自然语言特征识别；在上述步骤的基础上，采用大数据分析法对自然语言模糊边界进行确定；采用支持向量机法，根据自然语言特征的显著性进行划分，再根据其约束条件，结合大数据分析法，确定自然语言模糊边界。本发明引入大数据分析的自然语言模糊边界确定方法，提高了查全率和准确率。
📄 2016109265331
📂 G10L15_05
👤 闽江学院
📅 2016-10-31
柿子坊 · 知识产权运营
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