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?? vad.m

?? 基于概率神經網絡的數字語音識別matlab程序
?? M
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function [x1,x2] = vad(x)

%幅度歸一化到[-1,1]
x = double(x);
x = x / max(abs(x));

%常數設置
FrameLen = 240;
FrameInc = 80;

amp1 = 10;
amp2 = 2;
zcr1 = 10;
zcr2 = 5;

maxsilence = 8;  % 6*10ms  = 30ms
minlen  = 15;    % 15*10ms = 150ms
status  = 0;
count   = 0;
silence = 0;

%計算過零率
tmp1  = enframe(x(1:end-1), FrameLen, FrameInc);
tmp2  = enframe(x(2:end)  , FrameLen, FrameInc);
signs = (tmp1.*tmp2)<0;
diffs = (tmp1 -tmp2)>0.02;
zcr   = sum(signs.*diffs, 2);

%計算短時能量
amp = sum(abs(enframe(filter([1 -0.9375], 1, x), FrameLen, FrameInc)), 2);

%調整能量門限
amp1 = min(amp1, max(amp)/4);
amp2 = min(amp2, max(amp)/8);

%開始端點檢測
x1 = 0; 
x2 = 0;
for n=1:length(zcr)
   goto = 0;
   switch status
   case {0,1}                   % 0 = 靜音, 1 = 可能開始
      if amp(n) > amp1          % 確信進入語音段
         x1 = max(n-count-1,1);
         status  = 2;
         silence = 0;
         count   = count + 1;
      elseif amp(n) > amp2 | ... % 可能處于語音段
             zcr(n) > zcr2
         status = 1;
         count  = count + 1;
      else                       % 靜音狀態
         status  = 0;
         count   = 0;
      end
   case 2,                       % 2 = 語音段
      if amp(n) > amp2 | ...     % 保持在語音段
         zcr(n) > zcr2
         count = count + 1;
      else                       % 語音將結束
         silence = silence+1;
         if silence < maxsilence % 靜音還不夠長,尚未結束
            count  = count + 1;
         elseif count < minlen   % 語音長度太短,認為是噪聲
            status  = 0;
            silence = 0;
            count   = 0;
         else                    % 語音結束
            status  = 3;
         end
      end
   case 3,
      break;
   end
end   

count = count-silence/2;
x2 = x1 + count -1;

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