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语音端点检测与语音激活检测（VAD）

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简介：
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。

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  • 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
    优质
    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VAD（Speech Endpoint Detection）
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • 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_
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    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。
     
  • NS和VAD：噪声抑制与语音活动检测
    优质
    本文探讨了噪声抑制（NS）与语音活动检测（VAD）技术在改善音频质量及识别准确性中的关键作用，分析其原理、方法及其应用前景。 基于webrtc 2022/12/10的更新版本，此版本剥离了Noise Suppressor (NS噪音抑制) 和 Voice Activity Detector (VAD语音检测) 功能模块。最新版的 VAD 使用 RNNiose 神经网络分频判断技术，在实际测试中可以实现语音自动分段功能。NS 噪音抑制性能同样出色，默认等级能显著削弱背景噪声，效果惊艳。 这些更新后的组件广泛适用于语音直播和优化增强语音效果等应用场景，并且仅支持 Win32 平台。根据 vc2019 编译器进行了相应的修改，不依赖任何第三方库，可直接将所有代码文件添加到工程中进行编译并应用于自己的项目。 压缩包内包含从测试工程中剥离的调用演示代码 (AudioProcessing_example.cpp)，供参考使用以了解调用流程。
     
  • 实时语音活动检测的端点检测-MATLAB开发
    优质
    本项目致力于通过MATLAB实现先进的实时语音活动检测技术中的端点检测算法，旨在准确识别语音信号的起止位置。 频谱能量实时语音端点检测 1. 实现了基于频谱能量的实时语音活动检测。 2. 使用麦克风进行录音并分析信号。 3. 可以通过绘制图示来演示实时信号的变化。 相关介绍及MATLAB代码文件可在特定平台上查看。更多教程和信息也可在该平台上的“音频处理与MATLAB”专栏中找到。
     
  • 基于谱熵的语音端点检测
    优质
    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。
     
  • 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。