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语音端点检测采用谱熵方法。

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简介：
该方法是利用Matlab开发的，并基于谱熵算法构建的语音端点检测技术。

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  • 基于谱熵的语音端点检测
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    本研究提出了一种利用谱熵进行语音信号端点检测的新方法，有效提高了在噪声环境下的识别准确率。 本段落介绍了一种使用Matlab实现的基于谱熵算法的语音端点检测方法。
     
  • 语音端点检测——倒谱、谱熵与分形
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    本研究探讨了在语音信号处理中应用倒谱分析、谱熵和分形理论进行有效语音端点检测的方法和技术，旨在提高语音识别系统的准确性和效率。 语音端点检测可以通过倒谱、谱熵和分形三种方法实现。其中一种具体的算法是双门限谱熵盒维数法。
     
  • 在低信噪比环境下采用谱熵的语音端点检测算法（2005年）
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    本文提出了一种基于谱熵的语音端点检测算法，特别适用于低信噪比环境，有效提高了语音识别系统的性能和鲁棒性。 为了提高语音端点检测系统在低信噪（0dB以下）环境下的准确率，我们提出了一种基于谱熵的端点检测算法。该方法将每帧信号划分为16个子带，并选择频谱分布在250至3.5kHz且能量不超过该帧总能量90%的子带进行进一步处理。通过计算经过语音增强后的各子带的能量以及它们各自的信噪比，根据不同的信噪比调整其在谱熵计算过程中的权重。接着平滑这些谱熵值，并用最终得出的结果作为端点检测的标准。 实验结果显示，在较低的信噪比条件下，该方法能够显著提高端点检测的准确性。特别是在坦克噪声环境下，本算法的表现明显优于G.729标准中的端点检测算法。即使在-5dB的低信噪比下，仍然可以达到接近95%的效果。
     
  • pushang.zip_端点检测_基于谱熵的方法
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    本研究探讨了利用谱熵方法进行信号端点检测的有效性，通过分析不同音频文件的应用实例，验证了该技术在提高检测精度和鲁棒性方面的优势。文档内容包括理论基础、实验设计及结果讨论。 经过修改后，谱熵法端点检测可以进行调试了。有两个主程序文件分别是pushang.m和pushang1.m。
     
  • 语音信号处理中的谱熵端点检测.rar
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    本研究探讨了在语音信号处理中应用谱熵进行端点检测的方法，通过分析声音信号的能量分布特征来准确识别语音段落的起止点。 语音信号处理中的端点检测技术可以通过谱熵法在MATLAB中实现。
     
  • Matlab【端点检测】基于熵函数的语音端点检测（附源码）.zip
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    本资源提供了一种利用熵函数进行语音信号端点检测的方法及完整源代码。适用于语音处理和识别领域，有助于提高语音识别系统的准确性和效率。 1. 版本：MATLAB 2014/2019a，包含运行结果示例。 2. 领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理以及无人机路径规划等多种领域的MATLAB仿真项目。 3. 内容：标题所示内容的详细介绍可以在博客主页搜索相关文章查看。 4. 适合人群：适用于本科及硕士阶段的教学与科研学习使用。 5. 博客介绍：一位热爱科学研究的MATLAB开发者，致力于技术提升和自我修养同步精进。欢迎有兴趣的合作项目交流。
     
  • 双门限语音端点检测方法研究
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    本研究探讨了一种创新的双门限算法在语音信号处理中的应用，特别关注于提高语音端点检测精度与效率，为智能语音识别系统提供坚实的技术支持。 利用短时能量和短时过零率进行语音端点检测。
     
  • 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。
     
  • 基于双门限的语音端点检测方法
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    本研究提出了一种创新的双门限算法用于语音信号处理中的端点检测，能够有效提升非平稳噪声环境下的语音识别性能。 双门限语音端点检测的MATLAB程序在使用时，只需新建一个M文件并调用此函数即可。
     
  • 改进的双门限语音端点检测方法
    优质
    本研究提出了一种改进的双门限算法，旨在优化语音信号中的起始点和终止点识别，有效提升语音端点检测精度与鲁棒性。 音端点检测是指识别语音信号的开始与结束位置，因此也被称为起止点识别。它是语音处理技术中的一个重要环节，并且是一个关键性问题。端点检测是否准确，在很大程度上影响着语音识别系统的性能表现。在此我们将探讨一种结合短时能量和短时过零率的方法来区分真正的语音信号，以便将其作为系统处理的对象进行进一步分析与应用。