语音端点检测原理，编写程序实现语音信号的端点检测函数， （1）画出算法实现的流程图；

语音端点检测是指从一段连续的语音信号中自动检测出语音的起始点和终止点。常用的语音端点检测算法有基于能量、过零率、短时能量和短时过零率等特征的方法。

下面是一个基于短时能量和过零率的语音端点检测算法的流程图：


其中，输入为原始语音信号，输出为端点位置。

具体实现过程如下：

1. 将原始语音信号分帧，每帧长度为N，重叠长度为M，得到N个帧；
2. 对于每一帧，计算其短时能量Ei和短时过零率Zi；
3. 对于每一帧，判断其是否为语音帧。若Ei和Zi均大于设定的阈值，则判定为语音帧，否则为非语音帧；
4. 对于连续的语音帧，将它们合并成一段语音段；
5. 对于语音段，根据其长度和静音时长的比例，判断其是否为有效语音段。

根据以上算法流程，可以编写如下的语音端点检测函数：

import numpy as np

def endpoint_detection(signal, fs, frame_size, frame_shift, energy_threshold, zero_crossing_threshold, speech_ms, silence_ms):
    """
    :param signal: 原始语音信号
    :param fs: 采样率
    :param frame_size: 帧长，单位为毫秒
    :param frame_shift: 帧移，单位为毫秒
    :param energy_threshold: 短时能量阈值
    :param zero_crossing_threshold: 短时过零率阈值
    :param speech_ms: 有效语音段最短持续时间，单位为毫秒
    :param silence_ms: 静音最短持续时间，单位为毫秒
    :return: 端点位置，单位为样本数
    """

    # 将帧长和帧移转换为样本数
    frame_size = int(frame_size * fs / 1000)
    frame_shift = int(frame_shift * fs / 1000)

    # 计算每一帧的短时能量和短时过零率
    frames = np.array([signal[i:i+frame_size] for i in range(0, len(signal)-frame_size+1, frame_shift)])
    energies = np.sum(frames**2, axis=1)
    zero_crossings = np.sum(np.abs(np.diff(np.sign(frames))), axis=1)

    # 判断每一帧是否为语音帧
    is_speech = (energies > energy_threshold) & (zero_crossings > zero_crossing_threshold)

    # 合并连续的语音帧
    speech_segments = []
    start = 0
    for i in range(len(is_speech)):
        if not is_speech[i] and start != i:
            speech_segments.append([start, i-1])
            start = i
        elif is_speech[i] and start == i:
            start = i

    # 判断每个语音段是否为有效语音段
    endpoints = []
    for segment in speech_segments:
        duration = (segment[1]-segment[0]+1) * frame_shift / fs * 1000
        if duration >= speech_ms:
            endpoints.append(segment[0])
            endpoints.append(segment[1])

    # 删除相邻的静音段
    i = 1
    while i < len(endpoints):
        duration = (endpoints[i]-endpoints[i-1]+1) * frame_shift / fs * 1000
        if duration < silence_ms:
            del endpoints[i-1:i+1]
        else:
            i += 2

    return endpoints

其中，参数释义如下：

- signal：原始语音信号
- fs：采样率
- frame_size：帧长，单位为毫秒
- frame_shift：帧移，单位为毫秒
- energy_threshold：短时能量阈值
- zero_crossing_threshold：短时过零率阈值
- speech_ms：有效语音段最短持续时间，单位为毫秒
- silence_ms：静音最短持续时间，单位为毫秒

函数返回端点位置，单位为样本数。