端點偵測(End-Point Detection, EPD)的要點說明如下：

• EPD 是指找出一段音訊的開始和結束的位置。
• 比較簡單的方法，是在時域上用音量和過零率等方法計算。
• 以單純使用音量來說，可以設定門檻為「整段音訊音量最大值的 1/n」、「整段音訊音量最小值的 n 倍」等方法，其中的參數要經過經驗或實驗來取得。
• 反覆對波型計算差分再計算音量，也會因為可以凸顯氣音的音量，因此可以跟音量結合來執行 EPD。
• 以音檔 successes 計算原始音量與反覆對波型差分後的音量的範例如下：

  import librosa
  import matplotlib.pyplot as plt
  import numpy as np
    
  WAV_PATH = 'successes.wav'
   
  y, sr = librosa.load(WAV_PATH, sr=None)
  t = np.arange(y.shape[0]) / sr
   
  plt.subplot(2, 1, 1)
  plt.plot(t, y)
   
  plt.subplot(2, 1, 2)
  frames = librosa.util.frame(y, frame_length=1024, hop_length=512).T # (n_frames, frame_size)
  vol_0 = np.sum(np.abs(frames), axis=1)
  d1 = np.diff(frames, axis=1)
  d2 = np.diff(d1, axis=1)
  d3 = np.diff(d2, axis=1)
  d4 = np.diff(d3, axis=1)
  vol_1 = np.sum(np.abs(d1), axis=1)
  vol_2 = np.sum(np.abs(d2), axis=1)
  vol_3 = np.sum(np.abs(d3), axis=1)
  vol_4 = np.sum(np.abs(d4), axis=1)
  t = librosa.frames_to_time(np.arange(frames.shape[0]), sr=sr, hop_length=512)
  plt.plot(t, vol_0, label='Vol')
  plt.plot(t, vol_1, label='Vol (1st diff)')
  plt.plot(t, vol_2, label='Vol (2nd diff)')
  plt.plot(t, vol_3, label='Vol (3rd diff)')
  plt.plot(t, vol_4, label='Vol (4th diff)')
  plt.legend()
   
  plt.xlabel('Time (sec)')
   
  plt.show()