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语音端点检测报告.pdf
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使用LSTM深度学习方法
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SOM-LSTM递归神经网络语音端点检测系统.pdf
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基于MATLAB的语音端点检测研究.pdf
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该文档主要针对语音识别过程中语音信号的端点检测方法进行研究，主要分析了双门限算法、倒谱算法以及谱熵算法，进行了matlab编程分析，并对比算法效果。
论文研究-改进的语音端点检测技术.pdf
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为了提高低信噪比下语音端点检测的性能，提出了一种改进的基于谱减法和自适应子带谱熵的语音端点检测方法。该方法先利用谱减法对带噪语音消除加性噪声，及时更新背景噪声估计，再对增强后的语音信号利用改进的自适应子带谱熵进行端点检测。实验结果表明，该方法具有良好的检测性能，相对传统方法提高了端点检测的准确率，在低信噪比环境下仍能比较准确地检测到语音的端点。
基于Matlab的语音端点检测实验研究.pdf
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基于Matlab的语音端点检测实验研究.pdf
论文研究-一种改进的含噪语音端点检测方法.pdf
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语音端点检测是语音识别系统的重要环节之一。针对噪声环境下的语音端点检测困难，提出了一种改进的支持向量机的语音端点检测方法。利用小波分析（WA）提取含噪语音信号的特征向量。采用遗传算法（GA）得到最优的SVM核函数参数[γ]和惩罚因子[C]。建立语音端点检测模型。在Matlab软件平台下进行仿真实验，结果表明在不同的噪声条件下，GA-SVM算法的平均检测率达到94.5%，明显优于传统的双门限算法和普
语音端点检测.pdf
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非深度学习方法
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语音端点检测
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录制一段语音，然后进行语音的特征提取，准确地找出语音信号的起始点和结束点，其目的是是有效的语音信号和无用的噪声得以分离。
语音信号的端点检测
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通过能量过零率的端点检测算法，实现语音信号的端点检测
一种应用于智能家居的语音端点检测方法.pdf
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一种基于FPGA实现的改进语音端点检测算法.pdf
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语音信号端点检测
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该PPT讲述了运用MATLAB如何对语音信号进行端点检测，
语音信号处理-端点检测
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(1)掌握语音处理的基本概念，基本理论和基本方法； (2)掌握双门限法的原理； (3)学会利用短时能量和短时过零率对语音信号进行端点检测。
语音端点检测毕业论文
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蛮全面的一篇文章.对语音信号分析全面。一篇博士论文。
语音识别端点检测语音识别端点检测
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语音端点检测.rar
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一种简单的端点检测方式，可以识别一段音频。运行主程序main.h即可。
双门限端点检测 语音端点检测
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音端点检测就是检测语音信号的起点和终点，因此也叫起止点识别。它是语音处理技术中的一个重要方面，一个关键性问题，端点检测的准确与否，在很大程度上影响语音识别系统的性能。这里我们来研究下采用短时能量和短时过零率相结合的方法，来分离出真正的语音信号作为系统处理的对象。
MATLAB语音端点检测.m
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MATLAB:语音端点检测
语音端点检测小程序
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3星 · 编辑精心推荐
额，由于上实验课所要求的，编写一个简单的基于能量门限的语音端点检测，能大概检测出语音端点处并用有色线标示出来。
语音端点检测源码
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支持mp3语音格式，标注语音段前后端点
语音端点检测算法
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语音端点检测算法，共有三种，matlab代码的
双门限法语音端点检测
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双门限语音端点检测 MATLAB程序 在使用时，新建一个M文件，调用此函数即可。
基于谱熵语音端点检测
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Matlab写的一个基于谱熵算法的语音端点检测方法的实现
双门限语音端点检测_双门限语音端点检测_
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利用短时能量和短时过零率对语音进行端点检测
YOLOv8-deepsort 实现智能车辆目标检测+车辆跟踪+车辆计数
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本资源纯属免费，不收任何钱和任何积分，纯粹为爱发电，本资源已经为大家整合好了的，看我的博客部署好直接用：https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址：https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSO
YOLOv8网络结构图，自制visio文件，yolov8.vsds，需要的自取，在原有的基础上直接改就行了
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YOLOv8网络结构图，自制visio文件，yolov8.vsds，需要的自取，在原有的基础上直接改就行了
yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt
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yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt，需要创建的文件夹都以创建，方便大家不用再去GitHub下载 可以搭配该博客：https://blog.csdn.net/weixin_43366149/article/details/132206526?spm=1001.2014.3001.5501
Transformer模型实现长期预测并可视化结果（附代码+数据集+原理介绍）
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这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码，Transformer
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