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关于双门限法的语音端点检测，及其量化和LPCC算法及倒谱参数的计算。-limit on the two-door method of voice endpoint detection, and quantification and LPCC algorithm and Cepstrum calculations.
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语音分析平台（不包括HMM模型）
平台源码中提供了语音文件的提取和处理方法，时域分析（预处理/能量/振幅/过零/端点检测），频域分析（fft/功率谱/倒谱）和矢量量化的实现(搜集转发)-voice analysis platform (not including HMM) platform to provide a source document voice extraction and processing methods , time-domain analysis (pretreatm
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DSP 语音端点检测资料\\基于DSP实现语音端点检测-DSP voice endpoint detection information \\ DSP-based voice activity detection
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语音端点检测-Speech Endpoint Detection
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这个里面的程序是关于语音信号的端点检测的matlab资料-The inside of the program is on the endpoint detection of speech signal data matlab
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双门限算法，用于语音端点检测。可以通过调整门限值，并加入门限自适应算法，实现语音端点检测。-double door ,speech endpoint detection
two games adjust itself
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这是语音识别系统中的端点检测的程序，可以参考进行优化-This is a speech recognition system endpoint detection process, can be optimized reference
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集成了enframe语音的帧分段，wavread wav语音文件的读取，vad端点识别，DTW等m文件。-Integrated enframe voice frame section, wavread wav sound files to read, vad endpoint identification, DTW and other m files.
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实现语音端点检测,同时实现有声音和无声音的检测功能。-Achieve endpoint detection, while achieving a sound and without sound detection.
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语言头文件信息和短时能量分析，端点检测，语音是被-Language header information and short-term energy analysis, endpoint detection, speech is
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一种基于倒谱特征的带噪语音音端点检测.rar格式为ｖｉｐ
-Based on Cepstrum for Noisy Speech audio endpoint detection. Rar format for vip
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matlab实现的很有用的语音识别源代码，包括MFCCC，LPCC，DTW，Mel滤波器，端点检测等程序的实现。
-Matlab to achieve useful speech recognition source code, including MFCCC, LPCC, DTW, Mel filters, endpoint detection procedures.
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sphinxbase是卡内基梅隆大学著名的sphinx语音识别别工程的公用库，里面实现了语音的AD处理，端点检测，去噪等功能。
-sphinxbase is a project of Carnegie Mellon University, the famous sphinx speech recognition, public library, which realized the voice of AD treatment, endpoint detection, noise remova
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本 文 首先 介绍了语音识别的研究和发展状况，然后循着语音识别系统的处理过程，介绍了语音识别的各个步骤，并对每个步骤可用的几种方法在实验基础上进行了分析对比。研究了语音信号的预处理和特征参数提取，包括括语音信号的数字化、分帧加窗、预加重滤波、端点检测及时域特征向量和变换域特征向量.其中端点检测采用双门限法.通过实验比对特征参数的选取，采用12阶线性预测倒谱系数作为识别参数。详细分析了特定人孤立词识别
-This paper first introduces the research and
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短时能量 过零率 语音端点检测 连续语音-Short-term energy Zero crossing rate Voice activity detection
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语音端点检测程序,在Matlab环境下实现。-speech endpoint detection
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基于短时能量与过零率、倒谱特征和谱熵的三种语音端点检测-Endpoint detection
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判断出语音的端点，基本算法是短时能量和短时过零率双门限算法。-Determine the voice endpoint, the basic algorithm is a short-term energy and zero-crossing rate double threshold algorithm.
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从麦克风实时读入语音信号并做端点检测，由于麦克风的信号性能问题，需要对参数进行相关调整。-
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从麦克风实时读入语音信号并做端点检测，由于麦克风的信号性能问题，需要对参数进行相关调整。
Real time speech signal the microphone and to do the endpoint detection, because the signal perfo
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使用matlab进行语音端点的检测，使用经典的短时能量和平均过零率-Using matlab for speech endpoint detection, using the classic short-time energy and the average zero crossing rate
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