在语音识别技术领域，准确地识别出语音信号的起止点至关重要，它能够决定语音识别系统性能的优劣。语音信号的起止点检测，也称为端点检测，是语音识别系统中处理语音信号的首要步骤。在噪声环境下，传统的端点检测方法，如单纯使用短时能量或短时过零率进行检测，已不能满足准确性的要求。肖宜撰写的这篇论文，主要探讨了结合短时能量和短时过零率的双门限端点检测算法，并通过仿真实验证明了其有效性。
论文中提到了语音信号端点检测的重要性。语音信号端点检测的目的在于从采集到的声音数据中，准确地分辨出真正要分析的语音信号，避免背景噪声和非语音信号的干扰。这一过程直接关系到语音识别系统的数据量、运算量、处理时间以及最终的识别率。在复杂噪声环境下，端点检测的准确性尤为重要，因为它直接影响了语音识别系统的性能。
在介绍常用端点检测方法时，论文提到了两种常见的时域特征参数：短时平均能量和短时过零率。短时平均能量是分析窗口内语音信号能量的平均值，是时域特征参数的一种。通过计算特定时间间隔内声音信号的平均能量，可以反映声音信号的强度。短时过零率则描述了信号在一定时间内的零交叉次数，它反映了信号的频率特征。在论文中，这两个参数被结合使用，并各自设定了高低两个门限值，以确定语音信号的起止点。
论文中详细阐述了双门限端点检测算法的原理。该算法通过设置高低两个门限值，利用短时能量和短时过零率两个参数来确定语音信号的起止点。低门限对信号变化较为敏感，容易被超过，而高门限则要求信号达到一定的强度。通过观察这两个参数是否超过了相应的门限值，算法可以判断信号是处于静音、过渡段、语音段还是结束段。状态变量（status）被用来记录当前所处的阶段。在静音段，如果能量或过零率超过低门限，则标记起始点进入过渡段。在过渡段，如果任一参数超过高门限，则认为进入语音段。对于噪声引起的短时能量或过零率升高，可以通过设定最短时间门限来排除。
端点检测的整个过程可以分为四个阶段：静音、过渡段、语音段和结束段。这四个阶段的划分和相应的参数变化，构成了双门限端点检测算法的核心思想。论文通过仿真实验展示了该算法的有效性，从而对提高语音识别系统在噪声环境下的性能有重要意义。
在总结部分，论文强调了端点检测在语音识别系统中的基础地位和对系统性能的影响。提出了基于短时能量和短时过零率的双门限检测方法，有效解决了噪声环境下语音信号起止点检测不准确的问题。此外，论文还提供了端点检测算法的程序流程图，以帮助理解和实现双门限端点检测算法。
肖宜在其论文中详细介绍了语音识别中双门限端点检测算法的研究。通过结合短时能量和短时过零率，并设置高低两个门限值来准确确定语音信号的起止点，这一研究对于提升语音识别系统在噪声环境下的鲁棒性具有重要价值。
