语音端点检测.rar

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

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

自己写的关于语音分帧，加窗，去噪，端点检测方面的程序，可成功调试-Wroteitmyselfonthevoicesub-frames,pluswindows,de-noising,endpointde

为了提高车载噪声环境下语音端点检测的准确性，介绍了一种新的时间序列复杂性测度：模糊熵，并将其应用于语音信号的特征提取。分别以样本熵和模糊熵提取含噪语音信号的特征，使用双门限法对语音信号进行端点检测，特

基于子带能量的语音端点检测算法的研究，朱明明，吴小培，端点检测作为语音信号处理系统前端处理的重要环节，直接影响系统处理的准确性和高效性。传统的端点检测在高信噪比和稳定噪声环��

由于车内噪声的存在，使语音的检测率降低得非常明显，这给智能汽车的语音控制带来了困难。提出了一种基于HHT谱矩阵的检测方法。该方法通过分析HHT的特点，以及噪声、语音信号的幅度分布特点，以帧为单位对输入

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

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

点检测是语音识别中重要的一环。传统的连续语音的端点检测主要是利用扳 时能量和过零率。本文把传统的方法加以改进，利用短时能量和过零率把连续语音进行第一 次提取，然后利用能频积叶不是独立的字进行第二次提取

叫精准的端点检测算法，基于能熵比，用于维纳滤波法语音增强效果较好