说明：端点检测、基因频率检测、说话人性别识别、GUI界面

说明：Matlab 语音识别中的粉红噪声，可用于端点检测等

说明：语音信号的端点检测，使用MATLAB进行编程

说明：读取语音文件，预处理，短时能量、过零率分析，进行端点检测

说明：matlab语音信号分析时域频域，加窗，降噪滤波，端点检测，时域特征和频域特征提取

说明：这是一个具有语音的采集、读取、内插恢复、重采样，语音的时域参数的计算、端点的检测、基音周期的提取，语音的加噪、滤波及每次处理后语音的播放等功能的语音信号处理系统。

说明：通过语音分帧、端点检测、特征提取、DTW算法，实现多字语音识别

说明：通过语音分帧、端点检测、pitch提取、DTW算法，实现歌曲识别

说明：语音端点检测，一种基于MFCC的余弦值单门限值检测方法，适用于低SNR环境

说明：自适应端点检测。那么什么是自适应端点检测呢？也就是采集声音信号的时候，开始说话到说话结束，我们把这一段声音信号采集下来进行处理。

说明：该程序能实现语音信号的端点检测功能。其中enframe是duandianjiance的子函数

说明：一个关于端点检测的程序,大家学习用,很有用的哦~

说明：语音端点的检测，不能只以能量的大小进行检测。人声和周边噪音，都可能拥有足够的能量，因此单独能量无法准确检测端点。而过零率在这一点上，则可以起到很大的效果。因此，端点检测时，过零率是不可以缺少的。

说明：读入bluesky.wav数据，用倒谱距离法进行端点检测

说明：读入bluesky.wav数据，用vad函数进行有话帧和无话帧检测，最后进行端点检测

说明：利用小波包BARK子带方差法对bluesky.wav进行端点检测

说明：基于BP网络和多特征的语音端点检测，提取自相关函数最大值和频带方差作为BP网络输入，输出判断是否为语音信号。

说明：用于基本的语音分析，包含端点检测，谱减法。

说明：利用MATLAB来实现语音的分帧及语音端点检测

说明：语音mfcc,用来录取人声，进行端点检测，分析人声的音量

说明：基于DTW算法的孤立字识别系统,用Matlab编程实现语音信号的端点检测

说明：基于双门限语音端点检测程序,检测出每个字的端点，

说明：matlab实现语音信号基于mel滤波器的端点检测，并应用于一个语音文件上。

说明：提取人体手臂肌电信号，手势识别，包括肌电信号的预处理，端点检测，特征提取，特征降维，SVM分类识别

说明：声纹识别,语音帧的端点检测 matlab代码

说明：matalab 编写，端点检测代码，用于语音识别方向，断电检测是一个经久不衰的课题，这个应该有用

说明：于市售 STM32 开发板上实现特定人语音识别处理项目。识别流程是：预滤波、ADC、分帧、端点检测、预加重、加窗、特征提取、特征匹配。端点检测(VAD)采用短时幅度和短时过零率相结合。检测出有效语音后，根据人耳听觉感知特性,计算每帧语音的 Mel 频率倒谱系数(MFCC)。然后采用动态时间弯折(DTW)算法与特征模板相匹配,最终输出识别结果。先用Matlab对上述算法进行仿真，经数次试验求得算法内所需各系数的最优值。而后将算法移植到 STM32 开发板上，移植过程中根据 STM32 上存储空间相对较小、计算能力也相对较弱的实际情况，对算法进行优化。最终完成于 STM32 微处理器上的特定人语音识别系统。

说明：关于端点检测的几种方法，语音样本是自己录制的，对传统算法做了一些改进，加入了去噪，去噪之后再进行端点检测，均调通 vad0303：自己设置调整门限为一定值 vad0310：根据能量值和过零率设置门限，自适应门限值 vad0310_2：基于比例因子的门限自调整 vad0310.m加入了噪声，端点检测前都噪声进行了处理 entropy.m：基于自适应子带频谱熵的稳健性语音端点检测 可用于语音增强及端点检测 dbdoor.m：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

说明：对利用录音设备对手机、电话等按键式密码输入终端进录音盗取银行卡密码的不法行为进行技术分析，利用MATLAB软件编程对按键式密码输入终端的按键音进行音频分析，基于短时能量和过零率对所采集的音频文件进行端点检测，提取出单个拨号音，然后对处理后的音频进行频谱分析、对比，从而识别按键式密码输入终端的按键音。

说明：谱熵的端点检测方法matlab程序 学习参考