一个完整的语音识别系统,其最终实现及使用效果不仅限于识别算法,许多相关因素也会影响语音识别系统的成功。语音识别的对象是语音信号,作为识别中的第一个重要环节,端点检测就是要对复杂的环境中的语音信号和非语音信号进行区分,确定有用信号的开始和结束。语音信号通常都存在一定的背景音,在实际环境中,其不可避免地受到各种噪声的影响,语音端点检测是语音识别的第一个关键技术,只有提高语音信号端点检测的精确度,才可以进一步提高语音识别的准确率。本文在已有端点检测算法的基础上,重点研究了以下两点:其一,在MATLAB仿真环境中对各种语音端点检测算法进行了研究,在基于谱熵端点检测算法中,提出了改进的的归一化加权因子。由谱熵的优势和特点,证明了算法的有效性和稳健性。为下文运用谱熵来进行端点检测提供了一种很适合的算法。其二,对基于语音增强的端点检测算法中,重点研究了LMS算法和谱减法。在基本谱减法的基础上,提出了改进谱减法,在解决噪声复杂问题上,引入了自适应噪声平滑。结合改进谱减法和自适应噪声平滑,对含噪语音信号进行端点检测。仿真结果表明,改进算法更能够适应复杂噪声环境,提高了语音信号端点检测的精确度。