【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及语音信号处理，尤其涉及一种自适应感知的一维离散时间信号活动检测方法和系统。
技术介绍
1、一维时间信号是指随时间变化的一维数据序列，一维时间信号在许多领域都有广泛的应用，比如通信领域的音频信号处理和数据传输，医学和生物医学工程的心电图和脑电图，金融与经济学中的股票价格分析等。神经网络在当下已经成为人工智能领域的重要支柱，其在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等方面取得了巨大成功，正在推动着科技和产业的创新与进步，同时在医疗、金融、交通等领域展现了广泛应用的潜力，被视为驱动智能化社会发展的关键技术之一。端侧神经网络处理器需要关注的关键问题包括性能与功耗的平衡、模型兼容性、低延迟的实时推理能力、安全性和隐私保护、以及适应多样化应用场景的灵活性。在实现高效能的同时，处理器需要确保对不同规模和复杂度的模型都能够有效支持，并提供较低的功耗和延迟，以满足端侧设备对实时响应和长时间使用的需求。此外，考虑到端侧环境的多样性和安全性要求，处理器还需要具备较高的安全性和隐私保护机制，以应对潜在的安全威胁和隐私泄露风险。
2、同时，...
【技术保护点】
1.一种自适应感知的一维离散时间信号活动检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤S5中，自适应跟随阈值调整包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤S5中，后级识别神经网络辅助调整包括：
4.一种自适应感知的一维离散时间信号活动检测系统，其特征在于，所述系统包括预加重模块，数据缓存模块，加窗模块，短时能量积分提取模块，跟随阈值更新模块和判决模块；
5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，自适应跟随阈值调整包括：
6.根据权利要求4所述的系统，其特征...
【技术特征摘要】
1.一种自适应感知的一维离散时间信号活动检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤s5中，自适应跟随阈值调整包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤s5中，后级识别神经网络辅助调整包括：
4.一种自适应感知的一维离散时间信号活动检测系统，其特征在于，所述系统包括预加重模块，数据缓存模块，加窗模块，短时能量积分提取模块，跟随阈值更新模块和判决模块；
5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，自适应跟随阈值调整包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：周军，杨政炜，肖剑彪，张旭辉，朱世健，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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