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第38卷第122004年12IAOTONGUNIVERSITYVol.3812Dec.2004短时能量分析法在断路器机械状态监测中的应用(西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室,710049西安)摘要:针对断路器机械特性在线监测中触头关合时刻难以获取的缺点,研究了短时能量法在断路器机械振动信号分析中的应用.通过定量分析指出,短时能量法的优点在于有效提高了信噪比,可以从现场复杂的噪声...
PAGE\*MERGEFORMAT2一种快速的基于短时能量和过零率的语音端点检测方法摘要：本文提出了一种快速的语音端点检测方法，它结合短时能量和过零率在时域信号中。.由于它通过设置两个门限电平综合使用来得到语音信号的端点，并且原理上也不复杂，实时性和精度比较高，因此具有广泛的应用。.本文首先从原理出发阐述，其次利用MATLAB工具进行，然后对实现...
短时能量简介语音信号是随时间变化的非平稳随机过程，因此对于语音的分析一般都是短时分析。这是因为语音虽然是时变的但是具有短时相关性，这个相关性来源于人的发生器官具有惯性，因此语音的状态是不会发生突变，语音在短时间内语音信号的…
文中就是利用这种方法对语音信号进行端点检测的。本文首先总结了现有的传统的几种语音端点检测算法。然后提出了噪声环境下基于经验模态分解的语音端点检测新算法。算法一：基于经验模态分解和短时能量的语音信号的端点检测,结果表明了它的优越性。
摘要：介绍了一种基于短时能量和短时过零率的VAD算法,并对该算法进行了硬件实现。对其中主要的运算模块——滤波器和平方器模块，在硬件实现方法上进行了优化和改进,取得了较好效果使其在保证实时性"title="实时性">实时性要求的同时节省了资源,为进一步向低成本器件上移植或系统中作为IP...
在本算法中，短时能量检测可以较好地区分出浊音和静音。对于清音，由于其能量较小，在短时能量检测中会因为低于能量门限而被误判为静音；短时过零率则可以从语音中区分出静音和清音。将两种检测结合起来，就可以检测出语音段（清音和浊音）及静音段。
2.4.1短时能量短时能量序列反映了语音振幅或能量随着时间缓慢变化的规律
部分大学生在一些短视频平台上小有名气，可以利用平台兼职促收，物质生活更加充足。.2.短视频APP对大学生的消极影响.其一，学习方面：（1）占用时间，影响学习。.将近60%的大学生认为短视频APP产生的影响是浪费时间，包括占用睡眠时间、学习时间...
因此可以用短时能量和谱质心分割出语音段、静音段和噪声段。在进行特征提取之前，需要将语音信号分割成无重叠的短时信号，本文采用的帧长为50ms。接下来对每一帧信号进行如下处理，从而提取该帧信号的短时能量和谱质心特征短时能量
1.2.1短时能量分析短时能量分析用途：第一，可以区分清音段和浊音段，因为浊音时的短时平均能量值比清音时大得多；第二，可以用来区分声母与韵母的分界、无声与有声的分界、连字的分界等。如对于高信噪比的语音信号，短时平均能量用来区分有无语音。
第38卷第122004年12IAOTONGUNIVERSITYVol.3812Dec.2004短时能量分析法在断路器机械状态监测中的应用(西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室,710049西安)摘要:针对断路器机械特性在线监测中触头关合时刻难以获取的缺点,研究了短时能量法在断路器机械振动信号分析中的应用.通过定量分析指出,短时能量法的优点在于有效提高了信噪比,可以从现场复杂的噪声...
PAGE\*MERGEFORMAT2一种快速的基于短时能量和过零率的语音端点检测方法摘要：本文提出了一种快速的语音端点检测方法，它结合短时能量和过零率在时域信号中。.由于它通过设置两个门限电平综合使用来得到语音信号的端点，并且原理上也不复杂，实时性和精度比较高，因此具有广泛的应用。.本文首先从原理出发阐述，其次利用MATLAB工具进行，然后对实现...
短时能量简介语音信号是随时间变化的非平稳随机过程，因此对于语音的分析一般都是短时分析。这是因为语音虽然是时变的但是具有短时相关性，这个相关性来源于人的发生器官具有惯性，因此语音的状态是不会发生突变，语音在短时间内语音信号的…
文中就是利用这种方法对语音信号进行端点检测的。本文首先总结了现有的传统的几种语音端点检测算法。然后提出了噪声环境下基于经验模态分解的语音端点检测新算法。算法一：基于经验模态分解和短时能量的语音信号的端点检测,结果表明了它的优越性。
摘要：介绍了一种基于短时能量和短时过零率的VAD算法,并对该算法进行了硬件实现。对其中主要的运算模块——滤波器和平方器模块，在硬件实现方法上进行了优化和改进,取得了较好效果使其在保证实时性"title="实时性">实时性要求的同时节省了资源,为进一步向低成本器件上移植或系统中作为IP...
在本算法中，短时能量检测可以较好地区分出浊音和静音。对于清音，由于其能量较小，在短时能量检测中会因为低于能量门限而被误判为静音；短时过零率则可以从语音中区分出静音和清音。将两种检测结合起来，就可以检测出语音段（清音和浊音）及静音段。
2.4.1短时能量短时能量序列反映了语音振幅或能量随着时间缓慢变化的规律
部分大学生在一些短视频平台上小有名气，可以利用平台兼职促收，物质生活更加充足。.2.短视频APP对大学生的消极影响.其一，学习方面：（1）占用时间，影响学习。.将近60%的大学生认为短视频APP产生的影响是浪费时间，包括占用睡眠时间、学习时间...
因此可以用短时能量和谱质心分割出语音段、静音段和噪声段。在进行特征提取之前，需要将语音信号分割成无重叠的短时信号，本文采用的帧长为50ms。接下来对每一帧信号进行如下处理，从而提取该帧信号的短时能量和谱质心特征短时能量
1.2.1短时能量分析短时能量分析用途：第一，可以区分清音段和浊音段，因为浊音时的短时平均能量值比清音时大得多；第二，可以用来区分声母与韵母的分界、无声与有声的分界、连字的分界等。如对于高信噪比的语音信号，短时平均能量用来区分有无语音。
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