:针对语音复读系统等背景噪声相对较小且稳定的实际应用环境,提出一种改进的基于时域分析的句子语音端点检测算法。因为在此类应用环境中,对句子语音端点检测的干扰因素较少,且一般需要实现快速的句子语音端点检测
噪声环境下的鲁棒性语音端点检测算法研究,介绍了端点检测方面的理论和方法。
为提高复杂噪声环境下语音信号端点检测的准确率,提出一种基于梅尔频谱倒谱系数(MFCC)距离的多维特征语音信号端点检测算法。通过计算语音信号的MFCC距离,结合短时能量和短时过零率对特征距离进行修正,并
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、
采用Harris原理在matlab中实现角点检测并将角点坐标写入txt文档以便后续处理,另附处理图片
基于相关检测算法的语音活动检测(VAD),程序采用matlab编程。
基于Matlab的非时域端点检测算法的实现与分析
提出了一种应用于智能家居的语音端点检测方法,综合利用语音信号的时域特性。设置了短时能量动态门限作为前端判定;对短时过零率算法做了抗干扰处理并结合平均幅度差函数做后期判定。实验结果表明, 该算法能在室内
InviewoftheproblemthatspeechendpointdetectionbasedonEmpiricalModeDecomposition(EMD)losesitsaccuracya
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