1. 研究目的与意义
语言是人类特有的功能，声音是人类常用的涉及到信息交语言学、声学、生理学和数学等诸多领域的内容。
随着现代社会的发展，我们在日常生活中越发感受到信息时代的特点，犹如衣食住行对人类生活的必要性，信息之间的交换也成为了人类社会存在的必不可少的条件。
信息的交换不但在人与人之间，在人与机器之间每时每刻也离不开大量的信息交换。
2. 课题关键问题和重难点
关键问题:1、在具有较强噪声的环境下，语音端点检测往往存在着大量的误判，不利于后续的处理过程； 2、在高噪声的环境下不能有效的检测出语音信号段，造成了有效信息的丢失。
以上两个问题也得到了广大研究者的重视，进几年来，研究者们经过了不懈的努力，提出了各种区别语音和噪声的特征参数，用来提高算法的抗噪声性能，或是将几种特征组合成一个新的特征参数来进行端点检测，而对语音端点的判决也由原来的单一门限发展到多门限以至于自适应门限，使得算法精度不断得到提高。
难点:1、理想的语言端点检测算法的门限值应该可以对背景噪声的变化有一定的适应性。
3. 国内外研究现状（文献综述）
一 语音端点检测的发展 语音信号处理是目前发展最为迅速的信息科学研究领域中的一个方向，其研究涉及一系列前沿课题，且处于迅速发展之中，其研究成果具有重要的学术及应用价值。
从技术角度讲，语音信号处理是信息高速公路、多媒体技术、办公自动化、现代通信及智能系统等新兴领域应用的核心技术之一。
语音端点检测算法经过几十年的发展，产生了很多方法，而且随着语音技术在现代科学中的重要性不断增大，也不断的有新方法被提出来满足需要。
4. 研究方案
1熟悉基于matlab的端点检测方法； 2对端点检测过程进行matlab仿真，并对结果进行分析对比； 3在仿真研究过程中，综合各种端点检测方法的分析进行对比，主要比较检测精度、效率、鲁棒性等多种因素，得出端点检测方法的优缺点。
基于特征的语音端点检测的算法步骤大致如下 ：1预处理：包括滤波，预加重，分帧，加窗等，这里要考虑滤波器参数的选择，分帧时帧长长度的选择，加窗窗函数的选择。
2特征提取：在时域或者频域提取能反映语音本质特征的声学参数，如短时能量，短时过零率等。
5. 工作计划
以毕业设计开始计算第一周，从2022年1月6日截止到2022年5月2日设计结束，共12周。
第1周：查阅相关资料，掌握语音技术的基本信息和工作原理第2周：学习语音信号，继续查阅相关资料，翻译外文文献，论证设计的可行性，研究设计方案和设计思路，撰写毕业设计开题报告第3周：根据指导老师审阅开题报告，提出修改意见，修改并完成毕业设计开题报告，同时继续学习语音信号，处理基础知识第4周：进行原理图设计，并绘制原理图第5周：继续设计系统组成原理图第6周：进行语音端点检测方案的论证和计算第7周：编程，验证算法的可行性和优越性第8周：继续进行程序的调试以及仿真设计，整理相关信息第9周:仿真设计并进行实践制作和测试分析，并记录相关信息第10-12周：撰写毕业设计说明书，修改完善毕业论文，于周末提交毕业论文第13周：指导老师审阅毕业论文，修改后准备毕业答辩第14周：毕业论文答辩以及成绩评定
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
