基于matlab的几种语音信号端点检测方法

该程序从实时音频信号中消除静音。该程序还检测是男声还是女声。

matlab中简单语音处理，包括小波滤波，端点检测和mfcc参数提取，输出amf为所读取的语音文件24*1维的mfcc参数

基于ACAM3, bDNN, DNN,LSTM四种深度学习的语音检测VAD处理仿真+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的main.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

智能语音检测阿尔茨海默病比赛论文

回顾歌唱语音检测：定量回顾和未来展望 此回购包含了在2018年第19届国际音乐信息检索会议（ISMIR）上由李庆云，崔景宇和Juhan Nam撰写的论文“重新审视歌声检测：定量审查和未来展望”的代码。[ ，] 要求 在requirements.txt中指定 公开数据集 具有相同的标签，训练/有效/测试集，如网站中所述。 我们使用了61首包含人声的歌曲，这些歌曲可以在medleydb_vocal_songs.txt找到。 注意：MedleyDB不提供人声注释，因此我们使用提供的乐器激活注释生成了标签。 下载歌曲，更改路径，然后运行python medley_voice_label.py生成61首歌曲的标签。 压力测试数据集（第5节） 要生成数据集，请运行 第5.1节中的python vibrato_data_gen.py vibrato测试的python vibrato_data_ge

提出了一种基于梅尔倒谱系数统计特征和卷积神经网络的电子变调语音检测算法。首先提取待测语音的梅尔倒谱系数及其差分系数，并将上述系数的统计特征进行有针对性的构造，作为卷积神经网络的输入。从卷积核尺寸、卷积核个数以及池化层尺寸等方面，对24种不同网络结构进行了测试评估，最终确定了可有效用于变调检测的卷积神经网络结构。实验结果表明，所提出的算法能够有效地检测出电子变调的痕迹，并可准确估计出电子变调语音经过的具体伪造操作，为电子变调语音的检测提供了一种新的方法。

二摘代码MATLAB ASV-Res2欺骗与Res2Net 该存储库提供了本文的实施：（ICASSP 2021）。 系统架构 ResNet块 整体模型架构 主要结果 在ASVspoof2019 PA和LA数据集上的系统性能。 （PA和LA的输入功能分别是Spec和LFCC。） SE-Res2Net50的ASVspoof2019 PA（左）和LA（右）的系统性能具有不同的声学功能。 依存关系 Python和软件包 此代码已在带有PyTorch 1.6.0的Python 3.7上进行了测试。 其他软件包可以通过以下方式安装： pip install -r requirements.txt 卡尔迪 这项工作使用Kaldi提取功能，您需要在运行我们的脚本之前进行安装。 的MATLAB 这项工作中采用的LFCC功能是通过ASVspoof2019组织者专有的MALTAB代码提取的。 数据集 这项工作正在进行，可以通过下载。 它由两个子集组成，即用于重放攻击的物理访问（PA）和用于合成语音攻击的逻辑访问（LA）。 开始你的项目 该存储库主要由两部分组成：（i）特征提取和（ii）系统训练和评估。 特征

语音端点检测文档包含一个python项目和17个技术文档相关资料，包括一些论文，我估计是网站里目前最全的资料

MATLAB程序，对小波变换C0复杂度算法进行仿真，实现语音端点检测，性能优越