语音信号端点检测技术的研究毕业论文
基于语音端点检测的说话人识别技术研究
基于语音端点检测的说话人识别技术研究使用语音技术进行说话人识别已经成为了许多领域中重要的应用，如指挥控制系统，安全验证系统等。
而其中一个重要的技术就是语音端点检测。
本文将会对基于语音端点检测的说话人识别技术进行深入研究。
一、语音端点检测的意义语音信号的端点检测是指确定语音信号开始和结束的时刻点，是语音信号分帧的重要前提。
准确的语音端点检测可以有效地提高语音分析和识别的准确度，同时也对于多媒体信息的处理和储存有重要的意义。
因此，在语音领域中，语音端点检测一直是一个备受关注的领域。
二、常用的语音端点检测算法目前，常见的语音端点检测算法主要分为基于阈值的算法和基于能量的算法。
基于阈值的算法主要是通过设置一个阈值，对于低于这个阈值的部分进行滤除，从而确定语音信号的端点。
这种算法可以适用于噪声较小的环境，但是面对噪声干扰较大的环境时，就很难得到一个较准确的结果。
基于能量的算法主要是对语音信号的能量进行测量，通过设定预定的能量阈值，判断信号的端点位置。
这种算法不仅快速而且准确，还依靠于信号能量，而这对于多噪声环境中的语音信号进行处理来说尤为重要。
三、语音端点检测在说话人识别中的应用说话人识别主要是指通过语音信号，通过一定的分析和算法，来识别说话人的身份信息。
常见的应用场景包括指挥控制系统中的安全验证、电话银行等领域。
语音端点检测可以帮助确定语音信号的开始和结束点，从而有效地提高说话人识别的准确度。
在进行说话人识别之前，首先需要对语音信号进行分帧，并确定语音信号的端点。
通过使用基于能量的语音端点检测算法，可以得到更加准确的结果，从而提高说话人识别的准确度。
同时，在处理多噪声环境中的语音信号时，基于能量的算法也要比基于阈值的算法更加准确。
四、未来的发展趋势随着科技的不断发展，语音端点检测和说话人识别技术也将进一步发展。
未来的发展趋势主要集中在以下几个方面：1. 基于深度学习的语音端点检测算法的应用：近年来，深度学习在语音处理中得到了广泛应用。
【精品】提升小波的语音端点检测算法研究毕业论文设计
提升小波的语音端点检测算法研究摘要:以小波变换及多分辨分析为理论基础,对语音端点检测中小波系数方差算法和子带平均能量算法进行了分析和研究,利用语音和噪声的频域差别,对这两种算法进行了优化,并应用于端点检测系统中,有效地改善了小波系数方差算法耗时长、实时性差的缺点,并克服了子带平均能量算法只对高斯白噪声检测效果好的局限性,提高了语音端点检测系统的实用性. 通过MA T LAB 软件仿真的实验结果表明,采用优化算法的系统实现了语音端点检测准确性和快速性的最佳匹配, 达到了此类检测设备的实用要求.关键词:端点检测; 小波变换; 系数方差; 子带平均能量1引言 (2)2语音端点的一般原理 (3)2.1语音端点技术的基本要求 (3)2.2语音端点的分类 (4)3语音端点 (5)3.1语音端点典型算法 (5)3.2 水印攻击分析 (7)3.3小波域语音端点 (9)3.3.1小波变换的语音端点算法 (9)3.3.2 实验结果及分析 (12)3.4 基于DCT变换的语音端点 (13)3.4.1 DCT域语音端点 (13)3.4.2 本章算法及实验结果分析 (17)4小波变换在数字音频水印中的应用 (18)4.1数字音频水印系统的评价标准 (19)4.2 DWT域音频水印算法 (21)4.3 DCT域音频水印算法 (22)4.4实验结果分析 (23)5视频水印概述及算法分析 (25)5.1 视频水印的分类 (25)6 程序附录 (25)1引言随着计算机网络和多媒体信息处理技术的发展，使得方便快捷地制作、编辑、复制和传输各种无失真的数字化产品成为可能，如数字化的图像、视频、音频、软件、图形、动画和文本等。
这给人们带来很大便利，也同时带来了许多严重的安全问题。
例如，数字媒体产品的版权保护、软件产品的盗版、数字文档的非法拷贝、各种数字信息的篡改等。
对于上述问题，人们最初的想法是求助于密码学。
密码学是保护数字媒体内容最常用的方法。
基于深度学习的语音端点检测技术研究
基于深度学习的语音端点检测技术研究随着科技发展的不断进步，我们的生活日益方便。
从智能手机到智能音箱，语音交互已经成为了越来越普遍的方式。
作为语音信号处理的核心环节之一的语音端点检测技术，在当前的社会中也扮演着极其重要的角色。
然而，在实际应用中，由于环境的复杂性以及语音信号的多样性，语音端点检测技术还面临着许多的挑战。
而基于深度学习的语音端点检测技术，相较于传统的基于特征工程的方法，具备更好的鲁棒性、准确性和普适性。
本文将从深度学习的原理、语音端点检测中的应用以及未来的发展三方面，探讨基于深度学习的语音端点检测技术。
一、深度学习原理深度学习是机器学习的一种，其核心是对人工神经网络的深度分析和应用。
神经网络中有各种各样的层（Layer），每一层派生出的特征都是在前一层的基础上进行的。
由于每一层都有一定的非线性变换，因此在深层次上，神经网络可以对数据进行更复杂的抽象表示。
此外，深度学习还适用于处理大规模数据和高复杂度任务。
基于深度学习的语音端点检测技术也采用了人工神经网络作为处理的基本模型。
为了实现自动化特征提取和分类，采用了多层原子去混淆（Multiple layer atom separation method，MLASM）特征表示方法。
MLASM采用了层次化的思路，通过对各层原始语音特征进行滤波和下采样，最终生成具有高可区分度和抗干扰性的特征。
二、语音端点检测中的应用语音端点检测是指从音频信号中判断出语音的起始和终止时刻。
它是语音信号处理中的一个非常重要的问题，对于语音识别等领域的应用拥有着广泛的影响。
与此同时，语音端点检测技术的研究也得到了广泛的关注。
基于深度学习的语音端点检测技术在各方面的性能上都优于传统的方法。
首先，基于深度学习的方法具有更好的鲁棒性，例如对于语音信号的噪声环境进行检测时，传统的方法可能会出现误检情况，而基于深度学习的方法则不会受到这种干扰。
其次，基于深度学习的方法具有更好的准确性，可以更自然地判断音频信号的边界。
语音端点检测方法研究
语音端点检测方法研究1沈红丽，曾毓敏，李平，王鹏南京师范大学物理科学与技术学院，南京（210097）E-mail：orange.2009@摘要: 端点检测是语音识别中的一个重要环节。
有效的端点检测技术不仅能减少系统的处理时间,增强系统处理的实时性,而且能排除无声段的噪声干扰,增强后续过程的识别性。
可以说,语音信号的端点检测至今天为止仍是有待进一步深入的研究课题.鉴于此,本文介绍了语音端点算法的基本研究现状,接着讨论并比较了语音信号端点检测的方法,分析了各种方法的原理及优缺点,如经典的基于短时能量和过零率的检测方法,基于频带方差的检测方法,基于熵的检测方法,基于倒谱距离的检测方法等.并基于这些方法的分析,对端点检测方法做了进行了总结和展望,对语音信号的端点检测的进一步研究具有深远的意义。
关键词：语音信号；端点检测；噪声中图分类号：TP206. 11. 引言语音信号处理中的端点检测技术,是指从包含语音的一段信号中确定出语音信号的起始点及结束点。
语音信号的端点检测是进行其它语音信号处理(如语音识别、讲话人识别等)重要且关键的第一步. 研究表明[1],即使在安静的环境中,语音识别系统一半以上的识别错误来自端点检测器。
因此,作为语音识别系统的第一步,端点检测的关键性不容忽视,尤其是噪声环境下语音的端点检测,它的准确性很大程度上直接影响着后续的工作能否有效进行。
确定语音信号的起止点, 从而减小语音信号处理过程中的计算量, 是众多语音信号处理领域中一个基本而且重要的问题。
有效的端点检测技术不仅能减少系统的处理时间,增强系统处理的实时性,而且能排除无声段的噪声干扰,增强后续过程的识别性。
可以说,语音信号的端点检测至今天为止仍是有待进一步深入的研究课题。
2. 语音端点检测主要方法和分析在很长一段时间里,语音端点检测算法主要是依据语音信号的时域特性[2].其采用的主要参数有短时能量、短时平均过零率等,即通常说的基于能量的端点检测方法。
低信噪比下的语音端点检测算法研究
低信噪比下的语音端点检测算法研究随着语音信号处理技术的不断发展和广泛应用，低信噪比下的语音端点检测算法变得尤为重要。
在低信噪比环境中，语音信号通常被噪声所掩盖，导致难以准确地检测语音端点。
因此，研究提高低信噪比下的语音端点检测算法，具有极大的实用价值。
基于能量的方法是一种简单有效的低信噪比语音端点检测算法。
其基本思想是通过对语音信号能量进行分析来判断语音的开始和结束位置。
该方法的一种常见算法是短时能量法。
该方法首先对输入语音信号进行分帧处理，并计算每帧的短时能量值。
然后，通过设置一个合适的能量阈值，将能量超过阈值的帧判定为语音信号的开始和结束。
尽管短时能量法是一种简单有效的方法，但其在低信噪比环境中存在很多问题，如噪声波动引起的能量变化和静默段中的能量突变等。
基于模型的方法是另一种常见的低信噪比语音端点检测算法。
该方法采用语音信号的统计模型来描述语音的特征，然后根据模型参数的变化来判断语音的开始和结束位置。
该方法一般包括两个关键步骤：模型训练和端点检测。
模型训练一般需要使用已知的语音和非语音样本数据集，并采用不同的机器学习算法来训练模型。
常见的模型包括高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）和隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）。
端点检测阶段则是利用训练好的模型对新的语音信号进行检测，并判断开始和结束位置。
除了上述两种主流方法，还有一些其他的方法被用于低信噪比语音端点检测。
例如，基于频域特征的方法可以通过对语音信号进行频谱分析，提取语音的频域特征，并通过设置合适的阈值进行检测。
此外，一些深度学习算法，如卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM），在低信噪比下也具备较好的语音端点检测性能。
总结起来，低信噪比下的语音端点检测算法是一个复杂而重要的问题。
端点检测方法的研究
黑龙江 李野 姬红旭 张磊 张晓雪
引 言
线性预测倒谱 系数（ Ｌ Ｐ Ｃ Ｃ ） 、 梅尔频率倒谱系数（ Ｍ Ｆ Ｃ Ｃ ） Ｅ 。
３ ． １线性预测 系数 线性 预测分 析是从 发生机理人手 ， 全极点数字滤 波器是 线性预测分 析
在 采用 某些设 备对 语音 信号进 行采 集 时有可 能 出现语 音段 已经 结
束， 仍 然会 出现不希 望被采集到 的语 音片段 ， 或者在 两段声音信号 之间出 现一段 空 白时 间， 此时 ， 人们就希 望可 以通过某些 方法判断 出语音 信号的 起始点 ， 即必须对语音信号进行端点检测 。
Ｉ ｓ ｇ ｎ ［ ｘ （ Ⅲ ） 卜ｓ ｇ ｎ ［ ｘ （ 一 １ ） 】 ｌ
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误差为公式ｆ １ — ５ ） 所示 。
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短 时过零率可 以粗略估计语音 的频谱特性 。通 过对语音产生 模型 的 分析 可知 ， 低频率与低过零率相 对应 ， 高频率与高过零率相对应 。
垦垦 垦塾 一 ！ ！ ． ！ 。 ！ ！ ． ！ ！ ． ！ ！ 一 ． ！ 一 ． 。 … 。
端点检测方法的研究
摘 要： 在语音信号前端 处理技 术 中， 端点检测是一项十 分重要 的技术 。端 点检 测的 目的是在 有噪声的情 况
下找到语音信号 的起始 点和终止点 ， 为后 续的语音信号研 究奠 定良好 的基础 。但是 由于噪声的存在 ， 仅仅从 波形
一种语音信号端点检测方法的研究
一种语音信号端点检测方法的研究吴亮春潘世永（西华大学数学与计算机学院，四川成都 610039）摘要在语音识别系统中，端点检测的误差会降低系统的识别率，进行有效准确的端点检测是语音识别的重要步骤。
因此端点检测逐渐成为语音信号处理中的一个热点。
本文提出了一种基于模型的Teager 能量端点检测方法。
实验证明，该算法比传统的能量过零率端点检测算法具有更高的识别率，能够更准确的检测出语音信号的端点。
关键词端点检测；模型；过零率1 引言语音是人类相互交流和通信最方便快捷的手段。
如何高效地实现语音传输、存储或通过语音实现人机交互，是语音信号处理领域中的重要研究课题。
而语音端点检测是语音分析、语音合成、语音编码、说话人识别中的一个重要环节，直接影响到后续工作的准确性。
在实际应用中，首先通常要求对系统的输入信号进行判断，准确地找出语音信号的起始点和终止点，这样才能采集真正的语音数据，减少数据量和运算量，并减少处理时间。
在语音识别中，通常是先根据一定的端点检测算法，对语音信号中的有声片段和无声片段进行分割，而后再针对有声片段，依据语音的某些特征进行识别。
研究表明，即使在安静的环境中，语音识别系统一半以上的识别错误来自端点检测器。
因此，作为语音识别系统的第一步，端点检测的关键不容忽视，尤其是噪声环境下语音的端点检测，它的准确性很大程度上直接影响着后续的工作能否有效进行。
可以说，语音信号的端点检测至今仍是有待进一步深入研究的课题。
2 语音信号的时域特征2.1 短时能量分析语音信号的能量随着时间变化比较明显，一般清音部分的能量比浊音的能量小的多，所以在区分清音和浊音，有声段和无声段的应用中效果比较明显。
对于信号{x（n）}，短时能量的定义如下：式中，， E n表示在信号的第n个点开始加窗函数时的短时能量。
通过上式可以看出，短时能量式语音信号的平方经过一个线性低通滤波器的输出，该线性低通滤波器的单位冲激响应为h（n）。
由于短时能量是对信号进行平方运算，因而增加了高低信号之间的差距，在一些应用场合并不合适。
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
摘要摘要语音端点检测是指从一段语音信号中准确的找出语音信号的起始点和结束点，它的目的是为了使有效的语音信号和无用的噪声信号得以分离，因此在语音识别、语音增强、语音编码、回声抵消等系统中得到广泛应用。
目前端点检测方法大体上可以分成两类，一类是基于阈值的方法，该方法根据语音信号和噪声信号的不同特征，提取每一段语音信号的特征，然后把这些特征值与设定的阈值进行比较，从而达到语音端点检测的目的，该方法原理简单，运算方便，所以被人们广泛使用，本文主要对基于阀值的方法进行研究。
另一类方法是基于模式识别的方法，需要估计语音信号和噪声信号的模型参数来进行检测。
由于基于模式识别的方法自身复杂度高，运算量大，因此很难被人们应用到实时语音信号系统中去。
端点检测在语音信号处理中占有十分重要的地位，直接影响着系统的性能。
本文首先对语音信号进行简单的时域分析，其次利用短时能量和过零率算法、倒谱算法、谱熵算法进行语音端点检测，并对这几种算法进行端点检测，并进行实验分析。
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IAbstractEndpoint detection is a voice signal from the accurate speech signal to the identify start and the end points, the purpose is to enable to separated 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 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 main 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 large 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, 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 compare 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 detectionIIalgorithm results better than the other two methods.Keywords voice activity detection;Signal processing; Average energy use of short-term and short-time average zero-crossing rat; cepstrum; spectral entropyIII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。
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4.3基于距离熵的语音端点检测方法34
4.3.1距离熵34
4.3.2算法构架36
4.4实验结果39
4.5本章小结42
结论43
参考文献44
致谢48
附录1开题报告
附录2文献综述
附录3中期报告
附录4英文文献
附录5英文翻译
第1章 绪论
1.1
语言是人类特有的功能，声音是人类常用的工具，通过声音传递信息是人类最重要、最有效、最准确、最方便的信息交换的方式。随着现代科学的蓬勃发展，人类社会越来越显示出信息社会的特点，犹如衣、食、住、行对于人类是必要的一样，通信和信息交换也成为了人类社会存在的必要条件，不但在人与人之间，而且在人与机器之间每时每刻都需要进行大量的信息交换，让计算机听懂人类的语言，是人类自计算机诞生以来梦寐以求的想法，计算机越来越向便携化方向发展，计算环境的日趋复杂化，人们越来越迫切要求摆脱键盘的束缚。在电子计算机和人工智能机器的广泛应用中，人们发现，人和机器之间最好的通讯方式是直接进行语言通讯，实现人机自由对话，赋予机器以听觉，辨别话音的容或者辨别说话人的身份，使机器能够按照人的意志进行各种操作，把人类从繁重或危险的劳动中解脱出来。用现代手段研究语音处理技术，使人们能更加有效地产生。
1.2语音端点检测研究意义
语音端点检测最早的应用是在贝尔实验室开发的传输和转换系统中，用于通信信道的时间分配，通过语音端点检测实现在空闲的信道插入其它的话音信息，之后，各种各样的语音端点检测算法在自动语音识别，说话人确认，回声消除，语音编码和其他方面的应用中被提出来[4]。语音端点检测作为语音信号处理系统的前端操作，在语音信号处理领域中有着重要的意义。
从背景噪声中检测出语音信号是语音识别系统中必要的预处理过程，如图1-1，有效的端点检测技术不仅能减少系统的处理时间，提高系统的处理实时性，而且能排除无声段的噪声干扰，从而使后续的识别性能得以较大提高，实验统计数字表明，端点的偏离对语音识别最终准确性影响明显:30ms的偏移对应精确度下降2%，当超过90ms时，影响达到30%[5]。
语音信号端点检测技术的研究毕业论文
摘要I
AbstractII
第1章 绪论1
1.1语音端点检测研究背景1
1.2语音端点检测研究意义2
1.3语音端点检测研究动态4
1.4本文组织结构5
第2章 语音信号处理基础7
2.1 语音信号的数学模型7
2.2语音端点检测预处理8
2.2.1预滤波8
2.2.2预加重8
2.2.3分帧8
2.2.4加窗9
2.3语音信号的时域分析10
2.3.1短时能量和短时幅度10
2.3.2短时过零率10
2.4语音信号的频域分析11
2.4.1滤波器组法11
2.4.2傅里叶变换法11
2.5语音端点检测主要步骤13
2.6影响语音端点检测的原因及噪声分类13
2.6.1影响语音端点检测的原因13
2.6.2噪声分类14
语音技术的应用己经成为一个具有竞争性的高新技术产业，它正在直接与办公、交通、金融、公安、商业、旅游等行业的语音咨询与管理，工业生产部门的语声控制，、电信系统的自动拨号、辅助控制与查询以及医疗卫生和福利事业的生活支援系统等各种实际应用领域相接轨，并且有望成为下一代操作系统和应用程序的用户界面[1]。语音处理容涉及到计算机科学，模式识别，信号处理，生理学，语音学，心理学等学科，还涉及到信号和信息处理系统，通信和电子系统等具体应用领域，多媒体技术的发展，使语音技术逐渐在越来越多的场合中推广使用，语音信号处理技术发展迅速，其研究成果具有重要的学术及应用价值，涉及一系列前沿课题，语音信号处理与信息科学中最活跃的前沿科学密切联系，并且共同发展。例如，神经网络理论、模糊集理论、小波理论是当前热门的研究领域，这些领域的研究常常把语音处理任务作为一个应用实例，而语音处理研究者也从这些领域的研究进展中找到突破口，使语音处理技术研究取得进展。从技术角度讲，语音信号处理是信息高速公路、多媒体技术、办公自动化现代通信及智能系统等新兴领域应用的核心技术之一。
在现代通信技术中，凡是涉及到语音通信的，都需要应用到语音端点检测这一技术，并且这一技术的重要性不仅体现在日常语音通信中，更体现在科研和国防建设上。在科研领域，如3G手机等通讯产品的研发上，这一技术是不容回避的问题，要求在不影响接收语音信号质量的前提下，尽可能地降低静音段的数据传输率，此时精确的端点检测就非常必要。另外，有关国家安全工作，常需对某些通信线路进行监控，在对众多的线路进行监控时，为了节约人力物力并且不遗漏可疑信息，语音端点检测起到了至关重要的作用。由此可见，语音端点检测技术已经成为语音信号处理领域的重要课题之一，具有重要的理论研究价值和广阔的应用前景[7]。
图1-1 语音识别系统图
在语音增强中，语音端点检测主要应用于基于单声道的语音增强技术中，此时，噪声源是不可接近的，背景噪声的特性只能从带噪语音中获得，使用有音无音检测技术分离出无音段，这时无音段主要的表现为噪声特性，然后再通过某种统计方法，即可获得对背景噪声特性的近似估计[6]。
对于语音编解码技术，降低比特率是其不断发展的目标和动力，因为比特率的降低不仅可以提高已经很拥挤的信道的利用率，而且能使同样的存储芯片存储更多的信息，减少手持设备的平均能量消耗，延长电池寿命。在人们通常的对话过程中，听起来连续的语音信号其实是由一系列的无音片断和有音片断组合起来的。在背景噪声存在的情况下，无音片断中主要以噪声为主，所携带的有用信息相对于有音片断要小得多，所以，如果能将无音片断检测出来，则可以使用相对较少的比特数来表示，而不会改变解码端的语音质量，从而降低语音编码的平均编码比特率。
2.7本章小结16
第3章 语音端点检测的相关算法17
3.1基于短时能量的端点检测17
3.2基于时频方差和的检测方法21
3.3基于多特征的端点检测方法25
3.3.1基于短时过零率和短时能量的端点检测方法25
3.3.2基于谱减法的端点检测方法28
3.4本章小结32
第4章基于距离熵的语音端点检测算法33
4.1熵的基本介绍33
经过几十年的努力，语音信号处理在语音识别、语音增强、语音编码、说话人识别、说话人情感识别、语音合成等方面取得了巨大的进步，然而，一旦这些技术应用在实际环境中，由于环境噪声、信道、说话人自身因素等方面的影响，性能急剧下降，因为在实际环境中没有完全纯净的语音信号，一般都会伴有噪声或其它干扰[2]。例如，办公室环境下，电脑风扇转动的声音，键盘敲打的声音等都是噪声，而语音信号处理系统的处理对象是有效语音信号，即排除了纯噪声段的语音信号段，语音端点检测的任务就是判断待处理信号是语音还是非语音，从输入信号中找到语音部分的起止点，端点检测是语音识别，语音增强以及语音编码等中的一个重要环节[3]。