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为了有效抑制非平稳背景噪音对语音处理系统的严重干扰,提出了一种基于长短时能量均值的活动语音检测算法.该算法基于两个合理的假设,一个是基于语音隐含成分集的稀疏分解,不但能尽可能地保留含噪语音中的语音信息,还能在一定程度上消除非语音类噪音的干扰；另一个是对上述稀疏分解的语音进行重构,该重构信号中语音段的时域能量高于非语音段... 相似文献
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目前的入侵检测系统往往利用系统调用序列来设计,而忽略了系统调用序列所运行的数据环境,因此无法应对那些不改变系统调用序列的新型攻击.提出了一种新的入侵检测模型,它结合系统调用序列及其运行的数据环境来进行检测,通过学习系统调用序列的数据取值规则,增强模型的检测能力.实验结果表明,与现有模型相比,该方法具有检测效率高、误警率低及训练阶段时空开销小的优点. 相似文献
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为了有效抑制非平稳背景噪音对语音处理系统的严重干扰,提出了一种基于长短时能量均值的活动语音检测算法。该算法基于两个合理的假设,一个是基于语音隐含成分集的稀疏分解,不但能尽可能地深留含噪语音中的语音信息,还能在一定程度上消除非语音类噪音的干扰;另一个是对上述稀疏分解的语音进行重构,该重构信号中语音段的时域能量高于非语音段的时域能量。在上述两个假设的基础上,采用重构信号的时域能量作为音频特征,以当前帧为中心,并将与其相邻的特定数量帧的短时能量均值作为当前帧的得分值;以当前帧及其之前特定数量帧的长时能量均值怍为判决阈值,进而提出了以当前帧的短时能量均值和长时能量均值大小作为判断条件的活动语音检测算法。买验结果显示,该算法能有效地区分低信噪比（平稳噪音和忙平稳噪音）条件下的语音和非语音片段,并且其性能优于基于单Gaussian分布的似然比算法． 相似文献
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