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lpcdaopu
- 可以求出语音信号的LPC倒谱特征向量，该特征向量在语音信号分析中得到了广泛的应用。-voice signal can be obtained by LPCCEP eigenvector, the eigenvector of the voice signal analysis has been widely used.
hmmPlatform
- 语音分析平台（不包括HMM模型） 平台源码中提供了语音文件的提取和处理方法，时域分析（预处理/能量/振幅/过零/端点检测），频域分析（fft/功率谱/倒谱）和矢量量化的实现(搜集转发)-voice analysis platform (not including HMM) platform to provide a source document voice extraction and processing methods , time-domain analysis (pretreatm
yuyindaoxu
- 用Matlab以及c语言求语音序列的倒谱 这某段语音信号求FFT、取模、取log、IFFT得到倒谱，并画图。选取一段进行分析，分别对浊音和清音各自求倒谱。
54
- 《高阶谱分析》例题5.4，根据零极点分布建立传递函数，求解冲击响应和系统输出，求解高阶矩或累计量，计算倒谱参数。
Speech_signal_short_time_analysis
- 语音信号的短时分析，主要包括：分帧、短时能量、短时平均幅度、短时过零率、短时自相关函数、短时幅度差、倒谱、复倒谱、lpc系数、lpc谱估计等 绝对保证质量，是保研后导师布置的一些基础程序
speechsignalprocessingincar
- 汽车中的话音拨号系统是自动语音识别技术的应用热点. 自动语音识别系统是一个 基于训练的系统. 在汽车噪声中, 由于实际应用环境与形成系统参数的训练环境的失配, 传统 语音识别系统的性能会大幅度地下降, 从而无法实用. 为了提高语音识别系统在特定环境下的 识别率及实用性, 首先根据汽车环境中语音的失真模型分析了系统性能下降的原因, 然后针对 加性汽车噪声与信道失真对系统的影响, 讨论了在汽车噪声中改善语音识别系统性能的方法. 提出了在识别系统中用基于子带的语音增强算法和倒谱均值
fft cepstrum powerspectrum
- 自己编写的，1024点快速傅里叶变换、倒频谱分析、功率谱分析及其Applet曲线显示程序源代码。 说明清楚，附有验证使用的数据文件-themselves prepared in 1024 point fast Fourier transform, cepstrum analysis, power spectrum analysis and Applet curve shows the source code. Make it clear with the use of the test data
LPCC.rar
- 可以在CCS中运行的LPCC程序，包括语音参数分析主函数，信号的自相关函数，由自相关函数计算LPC预测系数，由LPC预测系数计算LPC倒谱系数，由LPC预测系数计算MEl到普系数等函数,CCS can be run at the LPCC procedures, including analysis of voice parameters of the main function, the signal autocorrelation function, autocorrelation func
cepstrum
- matlab数字语音分析模块(已调试）： 倒谱、复倒谱、对数谱、自相波形等。-matlab digital voice analysis module (has debug): cepstrum, complex cepstrum of the spectrum, such as self waveform.
speech
- 本文首先总结了现有典型的语音端点检测算法，分析了其中几种 端点检测算法所选用的特征，给出了仿真结果和一些改进。随后提出 了噪声环境下两种语音端点检测新算法。算法一:从基于人耳的听觉 系统出发，对Mel标度滤波器组进行研究，提出了语音信号的一种新 的自适应时频参数，该参数既考虑了声道响应，又符合人耳听觉特性， 仿真结果表明了它的优越性。算法二:结合抗噪性能好的Mel倒谱距 离和多带能量嫡特征提出了一种改进的孤立词端点检测算法，该算法 不需要估计背景噪声来调整门限闽值，仿
jiyushilianglianghuadeshuohrshibe
- 基于矢量量化的说话人识别本文从语音信号的预处理开始分析， 主要研究了特征参数的选择、提取、及识别算法，应用全极点模型，提取了语 音信号的线性预测倒谱系数和美尔倒谱系数，并进一步获得其一阶差分，将倒 谱系数与其一阶差分结合在一起形成新的特征参数。在识别算法方面，本文对 矢量量化的方法进行了研究，用Matlab语言实现了说话人识别系统的仿真与验 证。实验证明这种参数与单纯的线性预测倒谱系数和美尔倒谱系数相比更为有 效。- speech paper，help you study
safjfd
- 首先分析了典型说话人识别系统的各关键技术，详细分析了矢量量化技术在 说话人识别中的应用，研究了码本训练算法以及说话人判别算法，对算法中各参 数值的选取进行了讨论 其次根据系统的需求建立一个小的语音库，录制语音信 号，并对采集的语音信号进行预处理，检测语音信号的起始端点 在MATLAB 环境下仿真说话人识别系统，验证系统设计方案的可行性:特征提取阶段，提取 语音信号的12阶美尔倒谱系数以及各阶倒谱系数对应的1阶差分倒谱系数，在 训练阶段，采用分裂法和GLA算法相结合的矢量量
sy2
- （1） 分别采集一段浊音和清音语音信号（是你自己说的），采样率为8KHZ，量化精度为16比特线性码； （2） 分析帧长取为30ms（或10ms～50ms）； （3） 根据语音信号倒谱分析和LPC谱分析的编程流程图（图2.1、图2.2）编制浊音语音信号谱分析的matlab程序，上机调试给出相应波形，并根据图形，观察共振峰情况； （4） 将语音信号换为清音语音，运行程序，与浊音语音的运行结果进行比较，并得出结论。 （5） 在LPC谱分析中，改变阶数p （p分别等于4、8、12、40）
Cepstrum
- 对一段语音信号进行处理 分析对象：voiced and unvoiced speech 语音中的清音和浊音 在GUI界面上实现以下功能： 1显示短时频谱 既对信号分帧后直接进行傅里叶变换 2在上面基础上经对数运算后再进行傅里叶反变换得到倒谱 显示两个图像（取对数和之后反变换的） 3根据倒谱再进行倒谱分析 用它观察自相关等等 最终实现基音周期估计(Pitch Detection)和 追踪 Pitch Tracking 这里还要应用到其他一
cepstrum
- 在同态系统中，对信号进行倒谱分析,采样频率为8Khz-In the same state system, the signal cepstrum analysis, the sampling frequency is 8Khz
Speech-Signal--Spectrum-Analysis
- 语音信号处理倒谱分析,henhao de ziliao-Speech Signal Processing Spectrum Analysis
Untitled3
- 语音信号的倒谱分析，语音采样频率44000hz，取20ms一帧语音，样点数880个，起始序号40000，加汉明窗，求倒谱图-Cepstrum analysis of the speech signal, voice sampling frequency 44000hz, take 20ms one voice, the number of samples 880, starting serial number 40000, Jia Hanming window, inverted spectru
matlab录音与音频处理程序
- MATLAB下录制音频，并对音频进行频谱分析、倒谱分析等功能，具有GUI界面，容易操作。(MATLAB recording audio, and audio frequency spectrum analysis, cepstrum analysis and other functions, with GUI interface, easy to operate.)
jiyu78780
- 基于Hilbert包络解调及倒谱分析法，在LabVIEW平台开发的齿轮箱故障诊断程序(Based on Hilbert envelope demodulation and cepstrum analysis, the gearbox fault diagnosis program developed on the LabVIEW platform)
matlab
- 语音信号的短时分析，主要包括：分帧、短时能量、短时平均幅度、短时过零率、短时自相关函数、短时幅度差、倒谱、复倒谱、lpc系数、lpc谱估计等(The short-time analysis of speech signal mainly includes: frame, short-time energy, short time average amplitude, short-time zero crossing rate, short-time autocorrelation functio