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语音信号处理中的谱熵端点检测.rar

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 语音信号处理与预加重、分帧加窗及端点检测.rar
    优质
    本资源详细介绍了语音信号处理中的关键技术，包括预加重技术用于改善信号频谱特性，分帧加窗和端点检测方法以提高语音识别准确度。 语音信号处理包括预加重（使用一阶高通滤波器）、分帧加窗以及三种不同类型的窗函数的比较、端点检测和双门限频谱分析。此外还提供了一个录音程序供用户自行录制音频，并进行相应的处理。
     
  • 语音信号的端点检测在Matlab中的应用
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    本研究探讨了在MATLAB环境中实现语音信号的端点检测技术，旨在有效识别语音信号的起始与终止位置，提高语音处理效率。 Matlab端点检测程序功能是从包含语音的信号中找出语音的起始点及结束点。 基本原理：整个端点检测可以分为四个阶段：静音段、过渡段、语音段以及结束阶段。通过一个变量来表示当前状态。在静音段，如果能量或过零率超过低门限，则开始标记起始点，并进入过渡段。在过渡段中，当两个参数值都回落到低于低门限时，将当前状态恢复为静音状态；而若在此期间任一参数超过了高门限，则认为进入了语音段。
     
  • Python语音端点检测、基音周期检测及共振峰估计实战【语音信号处理】.zip
    优质
    本资源提供了一套关于Python在语音信号处理中应用的技术教程与代码实践，包括端点检测、基音周期提取和共振峰计算等内容。 Python语音信号处理实战项目代码可以顺利编译和运行。
     
  • 端点检测在语音信号中的应用程序
    优质
    本研究探讨了端点检测技术在语音信号处理中的应用，包括静音段识别、语音活动检测等关键环节，旨在提升语音识别与传输效率。 VC的语音信号端点检测程序能够利用短时能量、过零率等特征来识别语音信号的起始和结束位置。
     
  • 基于信息熵的语音终点检测
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    本研究提出了一种利用信息熵理论进行语音信号终点自动检测的方法，通过分析音频数据的信息内容变化来准确识别说话片段的起止点。 基于信息熵的语音端点检测是通过选取语音熵特征对语音信号进行特征提取。
     
  • Matlab【端点检测】基于熵函数的语音端点检测（附源码）.zip
    优质
    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。
     
  • 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。