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planevoice1
- 航空噪声背景下的语音端点检测和语音增强算法，在信噪比很低的强航空噪声背景下，效果特别好-aviation noise background voice endpoint detection and voice enhancement algorithms, and very low signal to noise ratio in the strong aviation background noise, particularly effective
entropy
- 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
m
- 在低信噪比条件下的语音端点检测与增强方法
航空噪声背景下的语音端点检测和语音增强算法
- 航空噪声背景下的语音端点检测和语音增强算法，在信噪比很低的强航空噪声背景下，效果特别好
matlab_signal_process
- 语言处理过程中的端点检测，频谱分析，加重及去噪增强处理的MATLAB源程序和结果，语音文件改成自己的即可（采样点匹配）。-Language processing, endpoint detection, spectrum analysis, emphasis and de-noising and enhancement results of the MATLAB source code, voice files can be changed to your own (matched sample
ASKBPSk
- 噪声背景下的语音端点检测和语音增强算法，在信噪比很低的强航空噪声背景下，-aviation noise background voice endpoint detection and voice enhancement algorithms, and very low signal to noise ratio in the strong aviation background noise, particularly effective
spectrelentropy
- 使用子带谱熵进行的端点检测，将谱熵分为几个子带，检测效果不错-The use of sub-band entropy of the endpoint detection, the spectral entropy is divided into several sub-band to detect the effect of good
voice
- 基于谱减法的语音端点检测，运用了语音增强，去噪，谱减，加窗，端点检测等方法-Spectral subtraction based speech endpoint detection, using a speech enhancement, denoising, minus spectrum, add windows, endpoint detection methods such as
voice_enhance
- 语音端点检测，以及基于短时能量的语音增强的减谱法，matlab文件。-Voice activity detection, as well as short-term energy-based speech enhancement by spectral method, matlab file.
voice_prcossing
- 语音增强，倒谱，端点检测，共振峰检测，去噪-Speech enhancement, cepstrum, endpoint detection, formant detection, denoising
Endpoindetectionspectralenhancement
- 基于端点检测的谱减法语音增强，语音的去噪算法仿真程序，可以进一步改进-Endpoint detection of the spectral subtraction based speech enhancement
VariableNoisySpeechEnhancementAlgorithmPerformance
- 语音增强是影响语音识别系统性能的重要成分。为了比较语音增强算法的性能，采用Matlab软件进行了数值仿真，对不同噪声环境下的语音用3种不同的方法进行降噪，采用信噪比、端点检测等方法来降噪效果，并对几种增强算法的性能进行了比较分析。结果表明，在变噪声环境下短时谱MMSE法最佳，谱减法和维纳滤波法各有优点。-Speech enhancement of voice recognition is an important component of system performance. In order
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- 为提高语音端点检测系统在低信噪(0 dB 以下) 下 检测的准确率, 提出了一种基于谱熵的端点检测算法。将每 帧信号分为16 个子带, 选取频谱分布在250～ 3. 5 kHz 并且 能量不超过该帧总能量90 的子带, 计算经过语音增强后的 子带能量以及各子带信噪比, 根据各子带信噪比的不同调整 其在整个谱熵计算过程中的权重, 然后平滑谱熵, 以最终的 谱熵作为端点检测的依据-To improve endpoint detection system in the low
planevoice1
- 2航空噪声背景下的语音端点检测和语音增强算法-aviation noise background speech endpoint detection and speech enhancement algorithm
endpointSharp
- 语音增强技术中的语音端点检测matlab源代码，适合新手学习-endpoint testing
voice-enhanced
- 基于端点检测的语音增强研究成果，要进行语音处理的筒子们可参看-Enhanced endpoint detection based on the voice of the research results to the voice processing cheese can be found in. . . . . . . . . . .
wiener
- 一种基于非稳态噪声估计的语音增强算法。语音端点检测VAD。维纳语音增强-winner speech enhancement VAD
log--spectral-distance-for-VAD
- 语音增强之前先进行端点检测，对有话帧和噪声帧作不同处理，利用对数频谱距离进行端点检测。-Speech enhancement for endpoint detection, before to have words for different frame and noise frame processing, using logarithmic spectrum distance for endpoint detection.
vad
- 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