Advertisement

语音信号的终点检测程序。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
vc的语音信号端点检测程序，能够精准地识别短时能量和过零率等一系列关键特征，从而确定语音信号的起始和终止点。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 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。
     
  • 基于信息熵的语音终点检测
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • 基于频谱方差的语音终点检测
    优质
    本研究提出了一种利用频谱方差进行语音信号终点自动检测的新方法，有效提高了非平稳噪声环境下的语音识别性能。 基于频谱方差的语音端点检测方法能够有效识别语音信号中的起始点和结束点，提高语音处理的准确性。这种方法通过分析音频信号的频谱变化来确定语音活动区域，从而实现对非语音部分的有效剔除或标记，在语音识别、声纹识别等领域具有广泛的应用价值。
     
  • 语音信号的端点检测在Matlab中的应用
    优质
    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。
     
  • 语音信号处理中的谱熵端点检测.rar
    优质
    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。
     
  • C++语音识别端点检测程序
    优质
    本程序为C++实现的语音识别端点检测工具，旨在准确捕捉语音信号中的有效语音片段，优化语音识别系统的性能和响应速度。 这段文字描述了一些清晰易懂的函数，包括过零率、预加重和短时能量等功能，非常适合自学语音识别端点提取的人参考。这些代码在VS2010环境中编译通过。
     
  • 基于MATLAB的语音信号基音检测
    优质
    本研究利用MATLAB平台开发了一种高效的语音信号基音检测算法，旨在提高语音处理技术的准确性与效率。通过分析语音信号中的周期性特征，该方法能够准确地识别出基音频率，为语音识别、声纹识别等领域提供了强有力的技术支持。 完整的语音信号基音检测程序及其相关论文涵盖了滤波、分帧处理、清浊音判别以及基音周期估计等多个关键步骤。
     
  • 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。
     
  • 基于双门限的语音信号端点检测MATLAB代码
    优质
    本项目提供了一种基于双门限算法的语音信号端点检测方法的MATLAB实现代码。该方案能够有效识别并标记语音信号中的静音与非静音区间，从而提高后续语音处理任务（如语音识别、特征提取等）的准确性和效率。 过零率法和短时信号能量法用于检测语音信号的起始点。