基于信号子空间和信息复杂度的语音端点检测

典型比较排序法时间复杂度

语音端点检测--倒谱、谱熵、分形是转载的，有三种方法实现语音的端点检测。双门限谱熵盒维数法

针对多活跃天线空间调制技术提出了一种低复杂度的检测算法,该解调算法基于干扰消除的思想,不仅在原有的迫零检测算法的基础上进一步降低了解调误码率,同时也解决了迫零检测算法在接收天线数小于发射天线数的情况下

应用于大规模多输入多输出系统的空间调制系统是一种新颖的5G传输方案。针对空间调制提出了一种复杂度较低的检测算法,提出的算法通过将接收天线重排序来减少总复杂度。算法结合已有的A-Star算法对接收天线分

VAD基于短时能量的端点检测函数，AudioVAD函数包括两个参数：short*的数据，long的数据长度。返回值为int类型的1或者0，表示该段数据是voice还是silence。并附上用于测试的p

干货文章,作者花了四个小时为大家整理了这篇干货文章,希望大家认真阅读,本文可能难度较大,建议配合网络上搜索的其他资源来阅读,作者大大:刘权欣同学

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语音端点检测是语音信号处理过程中的一个重要步骤,其检测准确性直接影响语音信号处理的速度和效果。传统的基于双门限法语言检测技术,在语音处于纯语音情况下判断语音端点较准确,但在语音处于噪声情况下,尤其是低

Complexity analysis based on matching pursuit

时间序列的复杂度和熵可以对复杂度和熵有一定的理解。