为提高语音端点检测在强噪声环境下的准确率，提出了一种基于交叉熵顺序统计滤波(OSF)的语音端点检测算法。该算法以子带交叉熵为语音／非语音的区分特征，首先将每帧语音的频谱划分成若干个子带，估计出每个子带能量与背景噪声之间的交叉熵，然后把相继若干帧的子带能量交叉熵经过一组顺序统计滤波器，最后根据各帧交叉熵的值对输入的语音进行分类。实验结果表明：该算法能够有效地区分语音和非语音。特别是在强噪声环境下依然能够保持很高的检测率，具有鲁棒性。通过实验结果比较，该算法在性能上优于最近提出的基于能量顺序统计滤波和单纯交叉
