使用matlab编写，提取音频特征值，如短时过零率，短时能量，频谱质心等，程序完事。

为了提高语音信号端点检测的准确率，提出了一种基于双门限-频带方差的检测方法。
该方法将语音信号短时能量、短时过零率和频带方差结合起来，作为检测语音信号起始位置和终止位置的参数。
仿真实验表明，该方法比传统方法更有效、更优越，能够比较准确地检测语音信号。

语音信号时域波形\短时幅值和短时过零率程序给做语音端点检测方面的人参考

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。

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。