基于汉语端点检测的电子耳蜗语音增强系统

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

matlab程序双门限法语音信号端点检测（可实现多段检测）

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

针对传统的聚类算法存在对初始值敏感、易陷入局部最小值，且对类别数和聚类原型的先验知识依赖比较大等问题。提出了一种基于多克隆的进化免疫网络聚类算法，该算法使用了多克隆算子，增加了种群的多样性，扩大了解空

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。。