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在“零-能”判决法的基础上，结合递推最小二乘（RLS）对非平稳信号的白适应跟踪能力，提出白适应的清浊音分段算法．算法能够快速实现语音信号清浊音的精确分段，不需要通过样本集训练进行参数调整．其白适应能力是在单一话音样本上实现的，由RLS算法在清音段、浊音段及清浊音段交界处不同的跟踪能力来判别清／浊音段．与基于阈值的方法不同，算法基于极值点的识别，避免各种基于样本集训练的白适应学习算法在泛化能力上的缺陷，对于不同采样率、说话人、音量、背景噪声等变化因素，具有较强的白适应处理能力．