技術特征：

技術總結
本發(fā)明主要披露了一種基于GMM模型的語音激活檢測方法，包括以下操作：數(shù)據(jù)訓練：建立訓練樣本庫和用EM核心算法分別訓練語音信號GMM模型、噪聲信號GMM模型；數(shù)據(jù)測試：對實時通話進行檢測，包括：分幀處理、特征提取、概率計算；數(shù)據(jù)判斷：根據(jù)語音信號概率及噪聲信號概率判斷測試幀信號為語音信號還是噪聲信號。本發(fā)明先用噪聲信號及語音信號預先訓練GMM模型參數(shù)，再對實時通話信號進行檢測判別其為噪聲信號還是語音信號。具體為對提取的信號特征，根據(jù)預先訓練的GMM模型參數(shù)分別計算其為噪聲的概率以及其為語音的概率，其計算復雜度低，計算實時性強。

技術研發(fā)人員：羊開云;高可攀;韓翀蛟;徐曉峰;李夏賓
受保護的技術使用者：深圳市潮流網(wǎng)絡技術有限公司;潮流網(wǎng)絡有限公司
技術研發(fā)日：2017.06.15
技術公布日：2017.09.05