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MATLAB端点检测VAD程序

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简介：
本程序为基于MATLAB开发的语音活动检测（VAD）工具，通过算法精准识别音频中的说话段落与静默期，适用于语音信号处理和通信领域。 端点检测的MATLAB程序用于识别语音信号的起点和终点，并进行分帧和预加重处理。

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  • MATLAB端点检测VAD程序
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    本程序为基于MATLAB开发的语音活动检测（VAD）工具，通过算法精准识别音频中的说话段落与静默期，适用于语音信号处理和通信领域。 端点检测的MATLAB程序用于识别语音信号的起点和终点，并进行分帧和预加重处理。
  • 语音端点检测VAD（Speech Endpoint Detection）
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    语音端点检测(VAD, Voice Activity Detector)是一种技术，用于识别音频流中人类语音的存在与否及起止位置，从而有效提升语音处理系统的效率和准确性。 端点检测是指确定句子的时间起始点和终点，并忽略中间少量的非语音帧，用于语音识别（Speech Endpoint Detection）。熵是信息论中的一个量度指标，用来反映信息的程度。随机事件的不确定性越大，则其熵值也越高，所携带的信息量也就越多。 本次作业采用谱熵法对语音进行端点检测。
  • VAD-Master_C语言实现的基于WebRTC的VAD算法_WebRTC_VAD_语音端点检测_端点检测_UPHDE_
    优质
    本项目为C语言编写的VAD（Voice Activity Detection）算法，基于WebRTC框架并采用UPHDE模型优化，适用于Web环境下的语音端点检测。 使用WebRTC中的VAD算法可以实现录音文件的语音端点检测，延迟为7.8毫秒。
  • 语音端点检测与语音激活检测（VAD）
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    语音端点检测与语音激活检测(VAD)是识别并提取有效语音信号的技术，主要用于去除无声段落，优化语音处理效率和准确性。 经典的双门限语音端点检测程序包含两个声音文件。下载后可以直接运行。
  • Python-VAD语音活动检测（端点检测）工具包
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    Python-VAD是一款用于语音活动检测的开源工具包，它能够准确地识别音频流中的说话段落与静默期，适用于实时通讯、自动转录等多种场景。 我们提供语音端点检测工具包，其中包括DNN、bDNN、LSTM以及基于ACAM的VAD技术。此外，我们也提供了直接记录的数据集。
  • 语音端点检测（音频断句）(android-webrtc-vad).zip
    优质
    该资源包提供了一个Android平台下的WebRTC语音活动检测(VAD)工具，用于实现准确的语音端点检测功能，适用于开发高质量的实时通信应用。 webrtc-vad（音频断句/语音端点检测）是单独从webrtc中抽取的vad模块，并编译成so库以在Android平台上使用。直接运行代码即可体验功能。
  • 基于MATLAB的端点检测程序实现
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    本简介介绍了一种利用MATLAB开发的端点检测程序。该程序通过信号处理技术自动识别和标记图像或数据序列中的关键端点，适用于语音分析、图像处理等领域。 这是一个实用的MATLAB程序，用于处理语音信号端点检测，并在MATLAB 7.0版本上调试通过。
  • Webrtc中的VAD检测
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    简介：本文探讨了在WebRTC框架下实现语音活动检测(VAD)的技术细节与应用，旨在提升网络通话质量。 在WebRTC中的VAD（Voice Activity Detection）检测是从WebRTC项目中提取出来的代码，在VS2010下编译生成的。其中signal_process部分被编译成静态库，并包含在文件内。这段描述介绍了如何从WebRTC中抽取并使用VAD功能的相关信息。
  • 基于MATLAB的语音信号端点检测程序
    优质
    本简介介绍了一款基于MATLAB开发的语音信号端点检测程序。该程序能够准确识别并提取语音信号中的有效语音部分，剔除静音段落，为后续语音处理提供高效支持。 端点检测在语音识别中具有重要意义。本程序采用双门限端点检测算法，其基本原理是：首先通过短时平均能量进行初步判断，然后在此基础上利用短时平均过零率进行二次验证。初次判断确定大致的语音段落，而第二次判断则精确地定位出语音的起始和结束位置。