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語音的端點檢測論文 語音端點檢測的原理是什么？
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語音端點檢測的原理是什么？
在語音應用中進行語音的端點檢測是很必要的，首先很簡單的一點，就是在存儲或傳輸語音的場景下，從連續(xù)的語音流中分離出有效語音，可以 降低存儲或傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量 。 其次是在有些應用場景中，使用端點檢測 可以簡化人機交互 ，比如在錄音的場景中，語音后端點檢測可以省略結束錄音的操作。 為了能更清楚說明端點檢測的原理，先來分析一段音頻。 上圖是一段只有兩個字的簡單音頻，從圖上可以很直觀的看出，首尾的靜音部分聲波的振幅很小，而有效語音部分的振幅比較大，一個信號的振幅從直觀上表示了信號能量的大小：靜音部分能量值較小，有效語音部分的能量值較大。 語音信號是一個以時間為自變量的一維連續(xù)函數(shù) ，計算機處理的語音數(shù)據(jù)是語音信號按時間排序的采樣值序列，這些采樣值的大小同樣表示了語音信號在采樣點處的能量。
語音聽寫中,端點檢測的靈敏度如何調(diào)整？
在大段的語音聽寫應用中，由于中間會出現(xiàn)逗號或句號等較長時間的停頓，宜將端點檢測的靈敏度降低，此時M0值設置為較大值，對應的音頻時長一般為1500-3000毫秒。 所以M0的值，也就是端點檢測的靈敏度，在實際中應該做成可調(diào)整的，它的取值要根據(jù)語音應用的場景來選擇。
什么是語音端點？
端點：靜音和有效語音信號變化臨界點。 在實際應用中，比如說電話通話時，用戶沒有講話時，就沒有語音分組的發(fā)送，從而可以進一步降低語音比特率。 當用戶的語音信號能量低于一定門限值時就認為是靜默狀態(tài)，也不發(fā)送語音分組。