本科毕业论文语音端点检测算法的研究及matla程序仿真与实现Word格式文档下载.docx

1、本文首先分别用各算法对原始语音信号进行端点检测，并对各算法检测结果进行分析和比较。其次再对语音信号加噪，对不同信噪比值进行端点检测，分析比较各算法在不同信噪比下的端点检测结果，实验结果表明谱熵算法语音端点检测结果比其他两种方法好。关键词语音端点检测；语音信号处理；短时能量和过零率；倒谱；谱熵AbstractEndpoint detection is a voice signal from the accurate speech signal to the identify start and the end points, the purpose is to enable to separat

2、ed the effective voice signals and un-useful noise. So, in the speech recognition system, speech enhancement, speech coding, echo cancellation and other systems are widely used.In Current the endpoint detection can be roughly divided into two categories, one is based on the threshold method based on

3、 the different characteristics of speech signal and the noise signals, a voice signal for each extracted feature, and then set the values of these thresholds compare with the values to achieve the endpoint detection purposes, This method is simple, it convenient operation, it is widely used, the mai

4、n in this paper is based on the method of threshold method. Another method is based on the method of pattern recognition , it needs to estimate the speech signal and the noise signal model parameters were detected. Because is based on the method of pattern recognition and high self-complexity, a lar

5、ge amount of computation, so it is difficult to be use in real-time voice signal system for people.The Endpoint detection is take a very important position in the speech recognition, it directly affects the performance of the system. In this article first domain analysis in simple speech signal time

6、, than dual threshold algorithm, cepstrum algorithm, spectral entropy algorithm for endpoint detection, and these types of endpoint detection algorithms, and experimental analysis points. Firstly, the algorithm were used to the original speech signal detection, and the algorithm to analyze and compa

7、re results. Secondly, the speech signal and then adding noise, SNR values for different endpoint detection, analysis and comparison of various algorithms under different SNR endpoint detection results, experimental results show that the spectral entropy of speech endpoint detection algorithm results

8、 better than the other two methods. Keywordsvoice activity detection;Signal processing; Average energy use of short-term and short-time average zero-crossing rat; cepstrum; spectral entropy 毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布

9、过的研究成果，也不包含我为获得 及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。作 者 签 名： 日 期： 指导教师签名： 日期：使用授权说明本人完全了解 大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。作者签名： 日 期：学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指

10、导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 日期： 年 月 日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权 大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。涉密论文按学校规定处理。 日期：导师签名： 日期：指导教师评阅书

11、指导教师评价：一、撰写（设计）过程1、学生在论文（设计）过程中的治学态度、工作精神 优 良 中 及格 不及格2、学生掌握专业知识、技能的扎实程度3、学生综合运用所学知识和专业技能分析和解决问题的能力4、研究方法的科学性；技术线路的可行性；设计方案的合理性5、完成毕业论文（设计）期间的出勤情况二、论文（设计）质量1、论文（设计）的整体结构是否符合撰写规范？2、是否完成指定的论文（设计）任务（包括装订及附件）？三、论文（设计）水平1、论文（设计）的理论意义或对解决实际问题的指导意义2、论文的观念是否有新意？设计是否有创意？3、论文（设计说明书）所体现的整体水平建议成绩：（在所选等级前的内画“”）指导教师： （签名） 单位： （盖章）年 月 日评阅教师评阅书评阅教师评价：一、论文（设计）质量二、论文（设计）水平评阅教师：教研室（或答辩小组）及教学系意见教研室（或答辩小组）评价：一、答辩过程1、毕业论文（设计）的基本要点和见解的叙述情况2、对答辩问题的反应、理解、表达情况3、学生答辩过程中的精神状态3、论文（设计说明书）所体现的整体