语音端点检测是语音识别系统的一个重要组成部分,特别是在噪声环境下,其准确性直接影响到语音识别系统的计算复杂度和识别性能。提出了一种在噪声环境下基于短时TEO能量的语音信号端点检测方法,采用了双门限-三
过零率、预加重、短时能量等的函数一目了然,是自学语音识别端点提取的好资料,在VS2010中编译通过
什么 这是一种混合解决方案,将灵活的主机IDS与基于检测的事件响应功能结合在一起。 该检测引擎建立在以前开发的规则引擎基础上, 专门设计用于将Windows事件与用户定义的规则进行匹配。 为什么 提供
资产收益率预测是金融投资领域的重点关心对象。基于高频金融数据的资产收益率预测能够为投资者提供更加准确的决策依据。为了更好地刻画资产收益率数据的非对称性与尖峰厚尾性,研究者们构建了一种DTGARCH模型
HMM做的关于端点检测的c程序 希望对大家有一点的启发,本人大感欣慰。。
过零检测的作用可以理解为给主芯片提供一个标准,这个标准的起点是零电压,可控硅导通角的大小就是依据这个标准。也就是说塑封电机高、中、低、微转速都对应一个导通角,而每个导通角的导通时间是从零电压开始计算的
测量信号间相差的自定义零点检测生产函数
通过计算语音频谱上谐波基频能量,在频域上检测浊音信号。因谐波频谱是乐音的基本特征,所以这种算法可以有效地消除各种非乐音噪音信号的影响,具有较高灵敏度和准确性。根据检测到的浊音位置和基频值,利用语音信号
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为了提高低信噪比下语音端点检测的性能,提出了一种改进的基于谱减法和自适应子带谱熵的语音端点检测方法。该方法先利用谱减法对带噪语音消除加性噪声,及时更新背景噪声估计,再对增强后的语音信号利用改进的自适应
