6 结论
21世纪是信息化的社会，科学技术的不断发展正式推动社会不断前进的重要因素，而语音自动分割算法作为语音识别技术的重要组成部分，对于改变人们与机器之间的交互方式具有至关重要的作用，语音识别拥有良好的前景和发展空间，在未来的某一天可能就不再需要键盘来进行文字输入，人们也能和人工智能机器人通过语音自由交流。
本文所做的工作主要涉及以下方面内容：
（1） 介绍了语音信号处理中的一些基础知识，例如短时分析技术、预加重、
加窗和分帧等。
（2） 对多种传统的语音自动分割算法—短时能量检测法、过零率检测法等进
行了介绍和对比，陈述了各自的优缺点。
（3） 通过分析语音信号以及背景噪声的特点，选取鲁棒性较好的谱熵来作为
进行语音端点检测的特征参数，并对传统的谱熵法进行了改进。 由于本人自身能力有限，撰写论文的时间和对算法的研究都略显不足，提出的算法并不能应用于过于复杂的环境中，这些将是我之后需要不断进行改进的地方。虽然有着种种不足，但是通过此次毕业设计，让我更加了解了MATLAB语言，掌握了一门实用的技术，能够自主编写一些简单的仿真程序，培养了对于问题一丝不苟、迎难而上的品格，使我对大学所学专业有了更深的理解。
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