基于MATLAB的语音端点检测

此压缩包的主要内容为表面肌电端点检测研究，是基于短时能量及方差和作为双门限来获取信号端点的，与网上部分文献类似，但纠正了一些小错误，并加以改进，可作为表面肌电处理基础学习的一个参考； 同时，里面包含了

端点检测-预加重-fourier变换定义-取成一维语音数据-MFCC神经网络部分-

摘要 语音端点检测是指从一段语音信号中准确的找出语音信号的起始点和结束点它的目的是为了使有效的语音信号和无用的噪声信号得以分离因此在语音识别语音增强语音编码回声抵消等系统中得到广泛应用 目前端点检测方

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。

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

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、

基于短时能量和过零率分析的语音端点检测方法研究，刘波，聂明新，短时能量分析和过零率分析作为语音信号时域分析中最基本的方法，应用相当广泛，特别是在语音信号端点检测方面。由于在语音信��

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

语音识别中双门限端点检测算法的研究，肖宜，，语音信号起止点的判别是任何一个语音识别系统必不可少的组成部分。有噪声的情况下，单纯用短时能量或者短时过零率不能准确检测出

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