语音端点检测是对输入的音频流进行分析，确定客户说话的起点和终止点的处理过程。一旦检测到客户开始说话，语音开始流向识别引擎，直到检测到客户说话结束。这种方式能够使得识别引擎在客户说话的同时开始进行识别处理，做到最大限度的即时处理。

　　1.基于语音信号的特征，用能量，过零率，熵(entropy)，音高(pitch)等参数以及它们的衍生参数，来判断信号流中的语音/非语音信号。

　　2.在信号流中检测到语音信号后，判断此处是否是语句的开始或结束点。在商用语音系统中，由于信号的多变的背景和自然对话模式而更容易使得句中有停顿(非语音)，特别是在爆发声母前总会有无声间隙。因此，这种开始/结束的判定尤为重要。

　　1.减少识别器的数据处理量。可以大量减少信号传输量及识别器的运算负载，对于语音对话的实时识别有重要作用。

　　2.拒绝非语音的信号。对非语音信号的识别不仅是一种资源浪费，而且有可能改变对话的状态，造成对用户的困扰。

　　3.在需要打断(barge-in)功能的系统中，语音的起始点是必须的。在端点检测找到语音的起始点时，系统将停止提示音的播放。完成打断功能。

　　随着语音识别应用的发展，越来越多的系统将打断功能作为一种方便有效的应用模式。而打断功能又直接依赖端点检测。端点检测对打断功能的影响发生在判断语音/非语音的过程出现错误时。表现在过于敏感的端点检测产生的语音信号的误警将产生错误的打断。例如，提示音被很强的背景噪音或其它人的讲话打断，是因为端点检测错误的将这些信号作为有效语音信号造成的。反之，如果端点检测漏过了事实上的语音部分，而没有检测到语音。系统会表现出没有反应，在用户讲话时还在播放提示音。端点检测对识别系统的识别效果影响也很大。语音信号的起始点和结束点判断有误，有可能影响整个信号的完整性，在语句的开头或结尾漏掉一些有用的数据。当这种情况发生时，很可能对识别的准确度有特别大影响。不完全的信息会使识别率降低。

　　1.端点检测的精确度高。

　　2.更好的背景噪声和语音模型：使系统对背景噪声，其它说话人和非语音的声音有很好的拒绝功能。

　　3.默认的系统相关参数有很好的适用性，而在有需要的现实环境中，可以通过系统调节来适应通话环境，改善端点检测的效果。

　　4.对信道有自适应能力：在对话开始后能很快适应当前的信道特征，使得端点检测的准确度有进一步提高。

　　5.独特的识别服务器的反馈和非语音持续时间双重结束点判定功能，有效的改善了语音结束点的判定。特别是对较长的语句效果更加突出。

　　基于可靠的端点检测技术和智能反馈，智能打断功能不仅应该在一般的环境下工作出色，而且能有效的拒绝环境噪声，非语音的高强噪声(呼吸，关门等)环境中其它人的声音。
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