端点检测这个文件是包含语音端点检测的代码用的是时频参数算法)

基于信号子空间和信息复杂度的语音端点检测···

使用matlab仿真，加入谱减法去噪处理，门限值可调整，含加高斯白噪声处理

为了提高语音端点检测效果，将小波分析和神经网络相融合，提出一种基于小波神经网络的语音端点检测算法（WA-PCA-RBF）。利用小波分析提取语音信号的特征向量，采用主成分分析法选择语音信号特征，消除冗余

matlab程序双门限法语音信号端点检测（可实现多段检测）

基于Matlab的非时域端点检测算法的实现与分析

端点检测是语音信号处理过程中非常重要的一步，它的准确性直接影响语音信号处理的速度和结果，因此端点检测方法的研究，特别是在噪声环境下端点检测的研究，一直是语音信号处理中的热点。从基于时域参数、频域参数、

提出了一种基于改进的粒子群算法的聚类方法。该算法是将局部搜索能力强的K-均值算法和基于遗传算法的交叉、变异操作同时结合到粒子群算法中。既提高了粒子群算法的局部搜索能力、加快了收敛速度，同时因为加入了交

为提高语音端点检测系统在低信噪比环境下检测的正确率，提出一种强噪声环境下基于改进的希尔伯特-黄变换语音端点检测方法。对每帧信号进行经验模态分解，得到有限个固有模态函数，去掉第一个固有模态函数，其他的都

语音端点检测是语音识别系统的重要环节之一。针对噪声环境下的语音端点检测困难，提出了一种改进的支持向量机的语音端点检测方法。利用小波分析（WA）提取含噪语音信号的特征向量。采用遗传算法（GA）得到最优的

实现版权保护和内容认证是数字水印的两个最主要功能，而现有同时实现这两个功能的数字水印方案并不完美。提出了结合人类视觉系统在图像的绿色分量中嵌入版权信息，实现版权保护，在蓝色分量中嵌入二值图像，实现内容