clear?all;
clc;
close?all
%基于自適應子帶頻譜熵的穩健性語音端點檢測
N=256;%FFT變換的點數
Winsiz=256;%幀長
Shift=128;%幀移
[xFs]=wavread（‘d:\new180_speech\1\1_1.wav‘）;
%?len=length（x1）;
%?nois=0.003*rand（len1）;
%?x=x1+nois;
%?x=x./max（x）;
%?對信號做預加重處理
x=filter（[1?-0.9375]?1?x）;

nseg=floor（（length（x）-Winsiz）/Shift）+1;
A=zeros（Winsiz/2+1nseg）;

%下面循環是x信號的加窗處理并求出各點頻譜能量
for?i=1:nseg
????n1=（i-1）*Shift+1;n2=n1+（Winsiz-1）;
????xx=x（n1:n2）;xx=xx.*hamming（Winsiz）;
????y=fft（xxN）;
????y=y（1:Winsiz/2+1）;
????y=y.*conj（y）;
????A（:i）=y;
end
%計算總能量
Esum=zeros（1nseg）;
for?i=1:nseg
????for?j=1:Winsiz/2
????????Esum（i）=Esum（i）+A（ji）;
????end
end?
%下面是計算每一幀的譜的能量
for?i=1:nseg
????for?n=1:Winsiz/2
????????E（ni）=A（ni）;
????end
end???
%下面是計算每幀中每個樣本點的概率分布
for?i=1:nseg
????for?n=1:Winsiz/2
??????P（ni）=E（ni）/Esum（i）;??
????end
end

%下面是計算每一幀的譜熵值
H=zeros（1nseg）;
for?i=1:nseg
????for?n=1:Winsiz/2
????????H（i）=H（i）+P（ni）*log（P（ni）+eps）;
????end
end???
H=-H;
%_________________________________________________

T1=2;
T2=1.8;
maxsilence=2;
minlen=20;
status=0;
count=0;
silence=0;
%開始端點檢測
x1?=?0;?
x2?=?0;
xn=1;
for?n=1:length（H）?????????????%xn記錄連續語音中字的段數（幾個字）??
???switch?status
???case?{01}???????????????????%?0?=?靜音?1?=?可能開始
??????if?H（n）?>?T1??????????%?確信進入語音段
?????????x1（xn）?=?max（n-count（xn）-11）;
?????????status??=?2;
?????????%silence（xn）?=?0;
?????????count（xn）???=?count（xn）?+?1;
??????elseif?H（