音频断句的自动拆分方法及系统与流程

本文探讨了音频断句在语音识别领域的关键作用,详细介绍了基于端点检测的拆分方法,包括音频输入、预处理、特征提取、端点检测、音频切分和输出等步骤。此外,还提供了示例代码,展示如何实现简单的端点检测和音频切分,为实际应用提供参考。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

在语音识别领域,音频断句是指将连续的音频流切分成一段段有意义的语音片段。这个过程对于语音识别、语音分析和语音处理等应用非常重要。本文将介绍一种自动拆分音频的方法、系统和流程,并提供相应的源代码。

  1. 音频断句方法:
    音频断句可以采用基于端点检测的方法。端点检测是指确定音频中的起始点和终止点,从而将音频切分成连续的片段。以下是一种基于能量和过零率的简单端点检测方法的示例代码:
import numpy as np

def endpoint_detection(audio, threshold=0.05, frame_length=0.02
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值