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基于语音自适应端点检测（adaptive VAD）的两级判别方法结合短时能量与过零率

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简介：
本研究提出了一种融合短时能量和过零率特征的两级判别算法，用于改进语音自适应端点检测(Adaptive Voice Activity Detection, aVAD)性能，以实现更精确的语音活动识别。 1. 基于自适应子带频谱熵的语音端点检测方法 2. 结合短时能量和过零率的两级判别法

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  • 基于语音自适应端点检测（adaptive VAD）的两级判别方法结合短时能量与过零率
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    本研究提出了一种融合短时能量和过零率特征的两级判别算法，用于改进语音自适应端点检测(Adaptive Voice Activity Detection, aVAD)性能，以实现更精确的语音活动识别。 1. 基于自适应子带频谱熵的语音端点检测方法 2. 结合短时能量和过零率的两级判别法
     
  • 基于MATLAB的语音端点检测（涵盖过零率、短时能量及终点检测）
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    本研究利用MATLAB平台进行语音信号处理，通过分析过零率与短时能量特征实现精确的语音端点检测，并提出改进方法以优化算法性能。 基于MATLAB的语音端点检测包括过零率、短时能量以及终点检测。
     
  • 关于短时能量与过零率在语音端点检测中的应用研究.pdf
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    本文探讨了短时能量和过零率在语音信号处理中的作用，并着重分析了它们在语音端点检测的应用效果及优化方法。 基于短时能量和过零率分析的语音端点检测方法研究由刘波、聂明新提出。短时能量分析与过零率分析作为语音信号时域分析中最基本的方法，在实际应用中非常广泛，尤其是在进行语音信号端点检测方面效果显著。这些技术在处理语音信号时表现出色，能够有效识别出语音段落的起始和结束位置。
     
  • 短时能量_过零率_短时过零率_语音特性_
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    本研究探讨了短时能量和过零率在语音处理中的应用，分析其对语音信号特性的描述能力，并提出基于短时过零率的改进算法。 语音特征中的短时能量算法与短时平均过零率算法简单易懂，适合初学者学习。
     
  • 基于能量与过零率的双阈值端点检测方法
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    本研究提出一种结合能量和过零率特性的双阈值语音端点检测算法，旨在提高非特定人的噪声环境下的语音识别性能。 基于能量和过零率的双门限端点检测方法在MATLAB中的实现。这种方法利用声音信号的能量特征以及过零率来确定语音信号的起始与结束位置，从而提高语音识别系统的性能。通过设置两个阈值（一个用于开启，另一个用于关闭），该算法能够有效地减少误报和漏检的情况，在实际应用中表现出良好的效果。
     
  • 基于MATLAB的短时能量与过零率双阈值语音端点检测【附带Matlab源码 2691期】.zip
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    本资源提供了一种使用MATLAB实现的语音信号处理方法，通过计算短时能量和过零率来自动识别语音段落的开始与结束。该文档包含详细的算法说明及对应的代码示例（第2691期），适用于从事音频分析、语音识别相关研究的学生或工程师。 代码下载：完整代码，可直接运行；建议使用2014a或2019b版本的Matlab软件；若遇到问题可以联系博主进行咨询。 作为精通于多个领域的资深Matlab用户，博主在路径规划、优化求解、神经网络预测、图像处理和语音处理等方面积累了丰富的项目代码经验，并愿意为用户提供指导与交流的机会。座右铭：行百里者，半于九十。 1. 第一步：访问海神之光的主页； 2. 在主页中搜索相关内容，找到需要的文章或教程； 关于Matlab的学习步骤： 3. 下载并安装合适的版本的matlab软件； 4. 学习基础操作和语法知识。虽然互联网上信息丰富多样，但拥有一本纸质版教材仍然非常重要。 5. 利用网络资源学习更多基础知识，并通过实践加深理解； 6. 及时动手练习所学内容，在实践中不断验证自己的掌握情况； 遇到问题可以随时向博主求助，共同解决难题。
     
  • 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。
     
  • 语音分帧、短时能量及过零率分析
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    本研究探讨了基于语音信号处理技术中的关键步骤——语音分帧，并深入分析了短时能量和过零率在识别语音特征方面的应用与重要性。 该程序实现了对一段语音信号的分帧、预加重，并计算了短时能量和过零率。