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端点检测是语音识别理论研究中的关键技术之一,为了提高语音端点检测方法的抗噪性和准确性,引入倒谱均值减（Cepstral Mean Subtraction,CMS）设计一种新的语音端点检测方法。在传统倒谱均值减算法的基础上,采用隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model,HMM）提取最佳特征子集,利用二次分类对传统算法加以改进。针对语音信号清音部分与白噪声频谱特征极其相似,在检测中容易发生误识的问题,提出了加权平滑修正的解决方法,从一定程度上降低了检测中的分类误识率。最后,与传统端点检测方法进行