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介紹方法實(shí)驗(yàn)結(jié)果結(jié)論大綱能量端點(diǎn)偵測(cè)法，目前是廣泛的使用到聲音端點(diǎn)偵測(cè)的使用上。熵值(entropy)端點(diǎn)偵測(cè)法雖有較佳的抗噪能力，但背景雜訊不穩(wěn)定的頻譜分佈，會(huì)導(dǎo)致非有聲段部份的熵值起伏劇烈而影響端點(diǎn)的偵測(cè)。因此本文提出平均能量熵值端點(diǎn)偵測(cè)法(averageenergyentropyendpointdetection,AEE)來改善上述問題。介紹方法測(cè)試訊號(hào)樣本訊號(hào)特徵擷取特徵擷取建立模型辨識(shí)辨識(shí)結(jié)果方法預(yù)強(qiáng)調(diào)端點(diǎn)偵測(cè)特徵參數(shù)音框化窗函數(shù)端點(diǎn)偵測(cè)平均熵值特徵參數(shù)線性預(yù)估係數(shù)辨識(shí)方法多段式平均頻譜法方法端點(diǎn)偵測(cè)絕對(duì)值能量法平方和能量法熵值端點(diǎn)偵測(cè)法方法平方和能量法絕對(duì)值能量法方法平均熵值法方法特徵參數(shù)線性預(yù)估係數(shù)自相關(guān)分析杜賓演算法方法自相關(guān)分析方法m：theautocorrelationlagp：theorderoftheLPCanalysis杜賓演算法(Durbinalgorithm)Step1:E(0)=R(0)Step2:Step3:

Step4:Step5:方法辨識(shí)方法多段式平均頻譜法任意設(shè)定每個(gè)音框的初始階層(Stage)計(jì)算每階層內(nèi)之音框的頻譜平均值計(jì)算每個(gè)音框?qū)Ω麟A層的平均頻譜的距離值計(jì)算累計(jì)最小距離值方法方法144232542562音框狀態(tài)15394115108968實(shí)驗(yàn)結(jié)果MethodKNNDTWSVMSEAVMSASTotalCorrectSyllables839819865834882TotalRecognition(%)87.485.3190.186.8891.88實(shí)驗(yàn)結(jié)果平均能量熵值法(AEE)在每段頻率成份間加入了平均能量值，以增強(qiáng)頻譜上的能量分佈之穩(wěn)定性。利用所提出MSAS比傳統(tǒng)使用DTW能改善辨識(shí)率。結(jié)論實(shí)驗(yàn)測(cè)試臺(tái)北樹蛙實(shí)驗(yàn)測(cè)試小雨蛙

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