双门限语音端点检测MATLAB法度圭表标准在使历时，新建一个M文件，挪用此函数就可。

语音识别端点检测Matlab代码。
在繁杂的情景下,从信号语音信号平分说出语音信号以及非语音信号,是语音处置很弥留一个关键。
语音端点检测是从一段输入语音信号中未必语音的起始点以及竣事点。
准确的端点检测能够削减不用要的盘算量,普及语音识另外精度以及削减识别功夫。
每一每一付与短时能量以及短时过零率相松散的方式来探究语音的末了帧以及竣事帧。

经典的双门限语音端点检测程序，内附两个声音文件。
下载后可直接运转。

matlab程序双门限法语音信号端点检测（可完成多段检测）

基于matlab语音端点检测（包括过零率，短时能量和起点检测~）

ThiscorpuscontainsaselectionfromtheTIMITAcoustic-PhoneticContinuousSpeechCorpus,consistingofspeechfiles,annotations,andassociatedmaterials:*16speakersfrom8dialectregions*1maleand1femalefromeachdialectregion*total130sentences(10sentencesperspeaker;notethatsomesentencesaresharedamongotherspeakers,sa1andsa2arespokenbyallspeakers.)*total160sentencerecordings(10recordingsperspeaker)*audioformat:wavformat,singlechannel,16kHzsampling,16bitsample,PCMencoding数据相关论文：使用该数据的论文：暂无信息来自万方数据的相关论文：期刊论文基于学习者英语语料的类联接研究概念、方法及例析-外语电化教学-2009(3)期刊论文基于HTK的连续语音识别系统及其在TIMIT上的实验-现代计算机（专业版）-2009(11)会议论文IterativeLanguageModelAdaptationforLargeVocabularyContinuousSpeechRecognition-20114thIEEEInternationalConferenceonComputerScienceandInformationTechnology(ICCSIT2011)(2011年第四届IEEE计算机科学与信息技术国际会议)-2011会议论文TheFixed-PointOptimizationofMelFrequencyCepstrumCoefficientsforSpeechRecognition-The6thInternationalForumonStrategicTechnology(IFOST2011)(第六届国际战略技术论坛)-2011会议论文语音编码对说话人识别系统的影响-第二届和谐人机环境联合(第15届全国多媒体技术、第2届全国人机交互、第2届全国普适计算)学术会议-2006期刊论文车载环境下基于样本熵的语音端点检测方法-计算机研究与发展-2011,48(3)会议论文ACorpus-basedComparativeStudyofCompanyProfiles--ACaseStudyBetweenWorldTop-500andZhejiangTop-100-2010SummitInternationalMarketingScienceandManagementTechnologyConference(2010年国际营销科学与管理技术大会)-2010期刊论文留学生汉语中介语语料库建设若干问题探讨——以中山大学汉字偏误中介语语料库为例-言语文字应用-2012(2)会议论文ANON-FIXED-LENGTHSEQUENCESCLUSTERINGAPPROACHFORSPEECHCORPUSREDUCTION-2007InternationalConferenceonMachineLearningandCybernetics(IEEE第六届机器学习与控制论国际会议)-2007期刊论文联想学习记忆的脑功能磁共振成像-中华神经科杂志-2008,41(4)

端点检测对于语音识别有着重要的意义。
本程序采用双门限端点检测算法，双门限端点检测算法的基本思想是：先用短时平均能量进行初次判断，然后再在这个基础上用短时平均过零率进行再次判断。
初次判断得到大致的语音段，再次判断得到比较精确的语音起点和起点。

以一个能识别数字0～9的语音识别系统的实现过程为例，阐述了基于DTW算法的特定人孤立词语音识别的基本原理和关键技术。
其中包括对语音端点检测方法、特征参数计算方法和DTW算法实现的详细讨论，最初给出了在Matlab下的编程方法和实验结果。

分量和背景噪音的估值，为参考点判决阈值的选取做预备。
接着检出语音信号大致的起止点作为实际起止点的参考点。
然后利用汉语语音功率谱的特点，检测出实际的语音起止点。
最

为提髙复杂噪声环境下语音信号端点检测的准确率，提岀一种基于梅尔频谱倒谱系数（MFCC）距离的多维特征语音信号端点检测算法。
通过计算语音信号的MrcC距离，结合短时能量和短时过零率对特征距离进行修正，并更新其阈值，建立自顺应噪声模型，实现复杂噪声中语音信号端点的准确检测。
实验结果表明，与基于双限能量和基于倒谱距离的2种经典检测算法相比，在计算效率相同的条件下，该算法的检测准确率更高。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。