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为了提高车载噪声环境下语音端点检测的准确性,提出了一个基于GRU-RNN的神经网络结构,对带噪语音的Log-Mel特征序列进行处理,实现语音与噪声的分离,从而恢复出纯净语音的LogMel特征序列;在此基础上,提出一种新的特征Log-Mel-Sum,并用该特征进行端点检测。实验结果表明,在车载环境下,本文方法具有很好的端点检测性能。