具體判斷過程為：(1)在S0狀態(tài)下，E

　　2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

　　實(shí)驗(yàn)時(shí)的聲音樣本采用電腦聲卡采集(16 kHz,8 bit)的“wav“文件, 并對常用的詞語進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。圖2是詞“長沙”在Matlab上的端點(diǎn)檢測仿真結(jié)果圖，其中橫坐標(biāo)代表幀號、縱坐標(biāo)代表幀能量。兩個(gè)字的語音段分別是64～82幀和95～120幀。圖3是詞“長沙”在QuartusⅡ上仿真的結(jié)果圖，其中num代表每幀的幀號，start代表語音開始的幀號，end代表語音結(jié)束的幀號。從圖1、圖2可以看出詞“長沙”的端點(diǎn)檢查仿真結(jié)果在Quartus Ⅱ上的和Matlab上是一致的，從圖中可以看出改進(jìn)后的端點(diǎn)檢測方法檢測效果非常好。

　　本文在加窗的過程中合理地運(yùn)用了DSP Builder工具，簡化了硬件的設(shè)計(jì)，同時(shí)也加快了處理速度，是一種很值得借鑒的FPGA加窗方法。在端點(diǎn)判斷的算法上，用改進(jìn)的Lawrence Rabiner端點(diǎn)檢測法，對算法門限的計(jì)算和起止點(diǎn)判斷做了改進(jìn)，并用有限狀態(tài)機(jī)實(shí)現(xiàn)了FPGA的設(shè)計(jì)，實(shí)驗(yàn)證明該算法在低信噪比的情況下能準(zhǔn)確地找到語音信號的起止點(diǎn)。與其他一些端點(diǎn)檢測方法相比，該算法更加簡單、穩(wěn)定，所需的存儲空間小，是一種理想的硬件端點(diǎn)檢查方法，對語音識別系統(tǒng)的開發(fā)和設(shè)計(jì)有一定的參考價(jià)值。