1. 研究目的与意义
语音端点检测（Void Activity Detection，VAD），即鉴别音频中语音开始与结束的位置的检测技术，一般用于对语音区域与非语音区域的区分，它能够降低噪声影响，为后续操作提供一个良好的音频信号。
通俗来理解，端点检测就是为了从一段带有噪声的语音中准确的定位出语音的开始点和结束点，再去掉静音的部分和噪声的部分，最终找到一段语音真正有效那一部分容。
语音端点检测是所有语音识别技术的基础，任何发音失真、语调或语速的改变都有可能导致端点检测出现错误。
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2. 课题关键问题和重难点
1.如何在低信噪比的情况下依旧保持语音端点检测的准确率。
即如何增强语音端点检测技术的鲁棒性。
在许多实际生产应用中，语音信号往往会受到各种各样的噪声干扰，在嘈杂的语音环境下，信噪比经常会表现出负的特征，即信号功率小于噪声功率。
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3. 国内外研究现状（文献综述）
语言是人类独有的、因相互交流思想与学习历史经验等需要而产生的的具有创造性、结构性、指代性与社会性的符号指令。
它由具有一定规范的词汇和语法构成，使人类能够更加丰富具体地表达自己的思想情感与学习历史经验。
语音、手势、表情是语言在人类肢体上的体现，文字符号是语言的显像符号。
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4. 研究方案
方法一：利用双门限法找到阈值双门限法是基于短时能量和短时过零率的一种方法。
主要原理是根据语音中含有静音部分与浊音部分；静音中含有清音、无声和噪音。
其中浊音和清音是我们所需要听到的声音。
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5. 工作计划
1-3周，调研语音处理的基本流程，了解相关语音端点检测的算法。
4-5周，熟悉python语言及其编程环境。
6-9周，对语音端点算法进行学习，并初步采用仿真语言实现一些基本功能。
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