| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| ·语音端点检测的研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·端点检测的研究背景 | 第9页 |
| ·端点检测的意义 | 第9-10页 |
| ·语音端点检测算法的发展和研究现状 | 第10-11页 |
| ·本论文的主要研究内容及安排 | 第11-13页 |
| 2 语音信号端点检测的基础理论 | 第13-21页 |
| ·语音信号的预处理 | 第13-15页 |
| ·语音信号的采样、量化与预加重 | 第13页 |
| ·短时加窗分帧处理 | 第13-15页 |
| ·基于特征的端点检测方法的一般步骤 | 第15页 |
| ·常用的基于特征的语音端点检测算法 | 第15-20页 |
| ·基于短时能量和短时平均过零率的双门限端点检测算法 | 第15-17页 |
| ·基于倒谱特征的语音信号端点检测 | 第17-18页 |
| ·基于熵的语音端点检测 | 第18-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 3 基于决策树的端点检测算法研究 | 第21-32页 |
| ·决策树理论 | 第21-22页 |
| ·基于决策树的检测方法研究 | 第22-28页 |
| ·实验结果及分析 | 第28-30页 |
| ·实验比较 | 第28-29页 |
| ·数据分析 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-32页 |
| 4 基于自适应子带谱熵的端点检测方法研究 | 第32-44页 |
| ·基于语音信号帧的熵的算法 | 第32-34页 |
| ·基于自适应子带谱熵的算法 | 第34-39页 |
| ·子带的自适应选择 | 第34-35页 |
| ·自适应子带功率谱熵的计算 | 第35-39页 |
| ·带噪信号噪声水平的估计 | 第39-42页 |
| ·实验结果及分析 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 5 基于减法聚类的K-均值聚类的端点检测方法研究 | 第44-51页 |
| ·聚类 | 第44-45页 |
| ·K-均值聚类（ K means） | 第45页 |
| ·基于减法聚类的K-均值聚类的语音信号端点检测 | 第45-47页 |
| ·减法聚类 | 第45-46页 |
| ·减法聚类与K-均值聚类相结合的语音信号端点检测的算法步骤 | 第46-47页 |
| ·实验结果及分析 | 第47-50页 |
| ·基于减法聚类的K-均值聚类方法的有效性 | 第47-50页 |
| ·基于聚类方法的语音端点检测实验结果及分析 | 第50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 6 仿真实验结果比较与分析 | 第51-54页 |
| ·仿真实验结果 | 第51页 |
| ·实验分析 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
| 攻读硕士学位期间学术论文及科研情况 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |