语音信号处理的论文，对语音进行端点分割，语音的特征提取，包含了经典和最新的方法。

论文+PPT+代码+实验结果

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-

使用matlab仿真，加入谱减法去噪处理，门限值可调整，含加高斯白噪声处理

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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

vc的语音信号端点检测程序，能够短时能量，过零率等特征，检测语音出语音信号的端点。 vc的语音信号端点检测程序，能够短时能量，过零率等特征，检测语音出语音信号的端点。

该文档主要针对语音识别过程中语音信号的端点检测方法进行研究，主要分析了双门限算法、倒谱算法以及谱熵算法，进行了matlab编程分析，并对比算法效果。

语音信号处理 预加重 一阶高通滤波器 分帧加窗三种窗函数比较 端点检测 双门限 频谱分析 录音程序也有，用户可自己录音，进行处理

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，尤其是低信噪比的情况下，端点识别率很低，出错率很高。基于提高此方法识别率的目的，采用调整阈值个数，平滑滤波，引入语音结束最小长度的方法对其进行改进，通过了Matlab仿真实验，得出了较好的语音端点检测准确率。