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语音端点检测，采用频谱方差作为关键特征。

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简介：
利用频谱方差进行语音端点检测，该方法具有显著的重复性，多次验证证实其有效性。 进一步研究表明，基于频谱方差的语音端点检测方法在实际应用中表现出稳定的性能。

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  • 基于频谱方差的语音终点检测
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    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。
     
  • 基于倒谱特征的语音端点检测-MATLAB实现
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    本研究采用MATLAB平台，通过分析倒谱特征来精确识别语音信号中的有效数据段，提高语音处理系统的性能。 信号倒谱的一种定义是信号的能量谱密度函数S(ω)的对数的傅里叶反变换。也可以将信号s(n)的倒谱c(n)视为logS(ω)的傅里叶级数展开，即： 式中Cn=C-n为实数，通常称为倒谱系数。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 语音端点检测（音频断句）(android-webrtc-vad).zip
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    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。
     
  • 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。
     
  • 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。