资源列表
AMUSE
- AMUSE，独立成分分析(ICA)算法之一，用于混合语音信号的盲分离-AMUSE, algorithm of independent component analysis, used in blind speech signal separation.
sobi
- SOBI算法，基于二阶统计量的独立成分分析算法，用于混合语音的盲分离。-SOBI algorithm, Second-Order Blind Identification algorithm, used in blind speech signal separation
svm_mex601r14
- svm source code for matlab R14
ClassificationDataset
- Data set for classification using SVM-Data set for classification using SVM..............
RegressionDataset
- Dataset for regression-Dataset for regression......
ogrady2007_phd
- 国外欠定语音盲分离的博士论文，作者为Paul D. O’Grady，LOST算法的作者。该博士论文包括语音信号分离，非负矩阵分解等内容。-Sparse Separation of Under-Determined Speech Mixtures，A dissertation submitted for the degree of Doctor of Philosophy
VoiceSYS
- 语音存储与回放系统具有录制方便、回放灵活、无磨损、可靠性强等优点-Voice storage and playback system to facilitate recording, playback and flexible, no wear, reliability, etc.
bss_Zhangxianda
- 盲信号分离及其应用，张贤达教授的作品。格式为PDF形式的幻灯片。对盲分离初学者有用。-Blind Source Separation with Applications
Recognition
- PCA代码的人脸识别代码,matlab版的-PCA matlab
F2_6764
- 端点检测是指用数字处理技术来找出语音信号中的各种段落（如音素、音节、词素、词等）的始点和终点的位置。语音段起止端点检测是语音分析、语音合成和语音识别中的一个必要环节。传统的端点检测方法是从wav文件中获取语音采样，将其分帧并计算短时能量和过零率参数，然后进行端点检测。这种工作方式被称为离线处理方法 ，无法实现语音信号的实时处理，对于语音信号分析具有一定的局限性。本文通过开发ActiveX控件，在MATLAB环境下将其嵌入到figure窗口中，以GUI程序的方式使用，实现语音信号端点检测的实时处
rlslms
- 自适应滤波的MATLAB实现，包括lms rls 等算法-MATLAB programing rls lms
ImprovedDTWAlgorithmInRealtimeSpeaker
- 识别正确率和抗噪性能是语音识别的研究重点，而识别响应速度也是决定系统实用化的关键 文章改进了传统的动态时间弯折算 法结构，将其应用于实时说话人辨识系统中，极大地提高了系统运行速度，随着待识别语音数目的增多，该算法优势更加明显 实验表明， 在不影响系统识别率的情况下，该方法使系统的运行速度平均提高了1.5 倍-Identify the correct rate and the anti-noise performance is the focus of speech recognition