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74 2019 年 1 月

1.0
ඡ࠮ឦᮃ
0.5
ॆʷӑࣨए 0

-0.5
-1.0
0 50 100 150 200 250
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1.0
0.8
0.6
ॆʷӑࣨए 0.2 0
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-1.0
0 1 2 3 4 5 6 7
ನག஝/10 6
1.0 1.0
0.8 (b) 0.8 (c)
0.6 0.6
0.4
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0.2
0.2
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-0.8 -0.8
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0 1 2 3 4 5 6 7 0 1 2 3 4 5 6 7
ನག஝/10 4 ನག஝/10 4
1.0 1.0
0.8 (d) 0.8 (e)
0.6 0.6
0.4
0.4
ॆʷӑࣨए -0.2 0 ॆʷӑࣨए -0.2 0
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0.2
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-0.6
-0.6 -0.4
-0.8 -0.8
-1.0 -1.0
0 1 2 3 4 5 6 7 0 1 2 3 4 5 6 7
ನག஝/10 4 ನག஝/10 5
(b) వ஡Ѭҟவข (c) ᰤ࠮ӭྲढ़Ѭҟவข (d) ᰤ࠮ᚸՌྲढ़ڍࠀᑟܵ᫠ϙข (e) ඡ࠮ᚸՌྲढ़Ѭҟข
图 5 四种方法分割效果对比
Fig. 5 Comparison of four methods of segmentation
表2 是四种分割算法对男生和女生分别同步录 特征算法优于单特征分割算法，基于骨导的优于
制三种不同背景噪声 (音乐背景噪声、嘈杂人声背 基于气导的分割效果，进而验证了本文分割算法
景噪声、车辆鸣笛噪声) 情况下的语句分割正确率 效果更好，分割准确率更高，也说明算法的适应性
的统计结果。结合图 5 的分割效果，可以看出融合 较强。