huanghuaibin
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技术选型 【后端】：Java 【框架】：springboot 【前端】：vue 【JDK版本】：JDK1.8 【服务器】：tomcat7+ 【数据库】：mysql 5.7+ 项目包含前后台完整源码。 项目都经过严格调试，确保可以运行！ 具体项目介绍可查看博主文章或私聊获取 助力学习实践，提升编程技能，快来获取这份宝贵的资源吧！ 在当今快速发展的信息技术领域，技术选型是决定一个项目成功与否的重要因素之一。基于以下的技术栈，我们为您带来了一份完善且经过实践验证的项目资源，让您在学习和提升编程技能的道路上事半功倍。以下是该项目的技术选型和其组件的详细介绍。 在后端技术方面，我们选择了Java作为编程语言。Java以其稳健性、跨平台性和丰富的库支持，在企业级应用中处于领导地位。项目采用了流行的Spring Boot框架，这个框架以简化Java企业级开发而闻名。Spring Boot提供了简洁的配置方式、内置的嵌入式服务器支持以及强大的生态系统，使开发者能够更高效地构建和部署应用。 前端技术方面，我们使用了Vue.js，这是一个用于构建用户界面的渐进式JavaScript框架。Vue以其易上手、灵活和性能出色而受到开发者的青睐，它的组件化开发思想也有助于提高代码的复用性和可维护性。 项目的编译和运行环境选择了JDK 1.8。尽管Java已经推出了更新的版本，但JDK 1.8依旧是一种成熟且稳定的选择，广泛应用于各类项目中，确保了兼容性和稳定性。 在服务器方面，本项目部署在Tomcat 7+之上。Tomcat是Apache软件基金会下的一个开源Servlet容器，也是应用最为广泛的Java Web服务器之一。其稳定性和可靠的性能表现为Java Web应用提供了坚实的支持。 数据库方面，我们采用了MySQL 5.7+。MySQL是一种高效、可靠且使用广泛的关系型数据库管理系统，5.7版本在性能和功能上都有显著的提升。 值得一提的是，该项目包含了前后台的完整源码，并经过严格调试，确保可以顺利运行。通过项目的学习和实践，您将能更好地掌握从后端到前端的完整开发流程，提升自己的编程技能。欢迎参考博主的详细文章或私信获取更多信息，利用这一宝贵资源来推进您的技术成长之路！
内容概要：本文介绍了一种在低信噪比条件下提高语音端点检测准确率的算法，通过结合语音增强技术和传统的双门限检测方法，有效提高了低信噪比环境下的语音端点检测性能。文章详细介绍了算法的原理和实现步骤，并通过Matlab仿真验证了该算法的有效性。 适合人群：从事语音信号处理研究的技术人员、高校教师和研究人员。 使用场景及目标：适用于语音识别、语音通讯等需要在复杂噪声环境下进行语音信号处理的场合。目标是提高低信噪比环境下的语音端点检测准确率。 其他说明：该算法在高信噪比情况下直接使用双门限检测，而在低信噪比环境下先进行语音增强再进行端点检测，显著提高了检测准确率。
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