本文主要是介绍语音断点检测（短时改进子带谱熵），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
1. 音频分析
1.输出语音的切分时间点信息，时间点用毫秒表示；
2.把语音分割成多个wav文件；
端点检测：确定句子的时间起始点和终点，忽略中间少量的非语音帧，
用于语音识别。(Speech Endpoint Detection)
熵在信息论中是反映信息度量的一个量。某随机事件的随机性越大，
即不确定性越高，则熵值也越大，所以携带的信息量亦越大。
本次作业采用 谱熵法 对语音进行端点检测。
2. 谱熵法
3. 预处理
4. 双门限法端点检测
5. 实验结果
处理 PHONE_001.wav 得到的信息
（1）time.csv: 为语音切段信息；
（2）PHONE_001_vad.wav:为语音VAD处理后，语音段合成的wav；
（3）segmentation文件夹: 为语音分段后各小段的语音；
（4）main_VAD.m: 主函数；
（5）vad.m: 为双门限法端点检测函数；
（6）houzhichuli.m： 为间歇长度判定函数；
（7）frame2time.m： 为帧对于的时间函数；
代码：
VAD
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这篇关于语音断点检测（短时改进子带谱熵）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
