1、在當(dāng)代各種各樣的通信系統(tǒng)中，語(yǔ)音通信業(yè)務(wù)一直是必不可少的，如何在一段語(yǔ)音信號(hào)中將有效的語(yǔ)音和無(wú)效的噪聲分離，多年來(lái)，這個(gè)問(wèn)題一直受到眾多學(xué)者的關(guān)注。
　　 所謂的語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)就是指從一段語(yǔ)音信號(hào)中準(zhǔn)確的找出語(yǔ)音信號(hào)的起始點(diǎn)和結(jié)束點(diǎn)，它的目的是為了使有效的語(yǔ)音信號(hào)和無(wú)用的噪聲信號(hào)得以分離。它作為一種語(yǔ)音信號(hào)預(yù)處理技術(shù)，在實(shí)際應(yīng)用中起著非常重要的作用，由于消除了背景噪聲的影響，語(yǔ)音處理的精度得以提高。另外它的應(yīng)用范圍十分廣泛，在語(yǔ)音

2、識(shí)別、語(yǔ)音增強(qiáng)、語(yǔ)音編碼、回聲抵消等系統(tǒng)中都是必不可少的環(huán)節(jié)。
　　 經(jīng)過(guò)許多專家學(xué)者多年的研究，已經(jīng)提出了許多語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)的方法，這些方法大體上分為兩大類。一類是基于閾值的方法，這種方法就是根據(jù)語(yǔ)音信號(hào)和噪聲信號(hào)的不同特征，提取每一段語(yǔ)音信號(hào)的特征，然后把這些特征值與設(shè)定的閾值進(jìn)行比較，從而達(dá)到語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)的目的，最傳統(tǒng)的一些算法例如短時(shí)能量，過(guò)零率等就屬于這一類。另一類方法是基于模式識(shí)別的方法，需要估計(jì)語(yǔ)音信號(hào)和噪聲信號(hào)的模

3、型參數(shù)來(lái)進(jìn)行檢測(cè)?；陂撝档臋z測(cè)方法原理簡(jiǎn)單，運(yùn)算方便，從而被人們廣泛使用，但是由于在信噪比降低的情況下，語(yǔ)音信號(hào)容易被噪聲淹沒(méi)，所以它的檢測(cè)效果會(huì)變的很差，而基于模式識(shí)別的方法又由于自身復(fù)雜度高，運(yùn)算量大，很難被人們應(yīng)用到實(shí)時(shí)語(yǔ)音信號(hào)系統(tǒng)中去。
　　 本課題將子帶自適應(yīng)選擇譜熵檢測(cè)算法以及自適應(yīng)濾波技術(shù)相結(jié)合，達(dá)到先濾波再檢測(cè)的目的，和其他語(yǔ)音端點(diǎn)檢測(cè)算法相比，該算法具有較高的魯棒性，在信噪比降低的條件下能比較準(zhǔn)確的進(jìn)行語(yǔ)音端