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a_novel_speake_identification_system_based_on_GMM_
- 文中详细介绍了一种基于GMM 与 SVM的说话人识别系统。包括特征提取，算法实现及实验数据。对语音处理及说话人识别技术的研究者很有帮助。-Introduce a novel speake identification system based on GMM and SVM,with feature extract,algorithm research and experiment data.This doc would be helpful to those who are working on
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
lpc-demo
- 图形图象 图片显示 2D图形编程 3D图形编程 绘图程序 波变换 GIS编程 分形几何 图形图像处理 OpenGL 图形/文字识别 压缩解压 加密解密 CA认证 数值算法/人工智能 STL 数据结构 数学计算 人工智能/神经网络 matlab例程 生物技术 Java编程 Applet 游戏 Javascr ipt Jsp/Servlet Ajax *行业应用 医药行业 金融证券系统
BP1
- BP神经网络 数据分类 语音特征信号分类-BP neural network classification of data signal classification speech features
noisetracking
- 包含M文件，培训和跟踪落实的噪音中描述的算法： [1] J.S.厄克伦斯和R. Heusdens，“非平稳噪声跟踪基于数据驱动的递归噪声功率的估计”，IEEE期刊。音频，语音卷。 16，第6页。1112年至1123年，2008年8月。 见Descr iption.doc在zip文件。-Contains m-files to train and implement the noise tracking algorithm described in:
G.723.1_2010_02_10
- 这个包实现了ITU - T的G.723.1语音编码器和解码器在Matlab。该方案的目标是提供一个良好的记录和模块化设计方案，实验和研究，以方便使用为基础的实际编码器。 编码器实现了G.723.1的多脉冲模式（在6.3 kb / s的运行）。解码器可以解码的5.3 kb / s的，在6.3 kb的多脉冲/秒，连续传输，数据包丢失隐藏）编码器（所有的ACELP方式。 该编码器和解码器之间的标准接口是位文件（同位文件由ITU - T参考代码产生兼容）。第二
C_and_Matlab_voice_output_c8051f330_DAC
- 利用C8051f330的DAC范例程序，实现语音输出；demo源程序做了小小的改动，再把语音数据填入原来的正弦表格；语音数据来源于wav文件，Matlab重新采样转换为C语言的0x**格式，导入TXT文件；ps:这个程序在我的baidu空间也有；huxuec-20101024-The DAC sample programs using C8051f330, voice output demo source code to do a minor change, then the sine of
Wavelet-Analysis
- 小波分析是建立在泛函分析、调和分析、数值分析、逼近论和傅里叶分析等的基础上发展起来的新的时频分析方法。与经典的傅里叶分析相比较，小波变换是空间(时间)和频率的局部变换，因而能有效地从信号中提取信息，因此小波分析有着许多显著的优点。小波变换是空间(时间)和频率的局部变换，因而能有效地从信号中提取信息。通过伸缩和平移等运算功能可对函数或信号进行多尺度的细化分析，解决了Fourier变换不能解决的许多困难问题。 小波分析是时间—尺度分析和多分辨分析的一种新技术，它在信号分析、语音合成、图像识别、计
Spectrogram-of-a-voice-data
- 用matlab实现对一段语音数据的语谱图（窄带和宽带）的画图分析-Spectrogram of a voice data (narrowband and broadband), drawing analysis using matlab
fenceng
- 本文件包括样本熵和分层熵的matlab计算代码，其中分层熵的计算需要调用样本熵，使用本代码时，需自己读入语音数据-This document includes sample entropy and entropy stratification matlab calculation code, which you need to call entropy calculation stratified sample entropy, using this code, the need to read
Speech-endpoint-detection-
- 资料介绍了在matlab平台下进行语音端点检测的方法及其操作流程，端点检测使有效的语音数据得到了提取。-Information on the process of speech endpoint detection under the MATLAB platform and its operation process, the speech endpoint detection data efficiently extracted.
BP
- 四类语音信号的BP神经网络识别： 四个特征信号矩阵合成一个矩阵， 根据BP网络输出找出语音数据属于哪类， 并求出判断正确率-BP neural network to identify four categories of speech signals MATLAB
matlab
- BP神经网络的数据分类———语音特征信号分类 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐 的有效分类。-Data speech characteristic signal classification of BP neural network, selects the guzheng, folk, rock and pop four different types of music, the realization of the four types
matlab-PESQ
- 标准的matlab客观评价语音质量的软件，PESQ采用开源代码，具体计算自己开发，很好用，能把数据写在excel中-Standard objective uation of voice quality matlab software, PESQ use of open source code to develop their own specific calculation, easy to use, can write data in excel in
speech-enhance
- 语音增强程序，在使用MATLAB对语音数据进行处理前，需要进行预增强，该程序完成此项功能-Speech enhancement procedures, the use of MATLAB for voice data processing, the need for pre enhanced, the program to complete the function
chapter1
- BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类(Data classification of BP neural networks -- Classification of speech characteristic signals)
chapter1
- BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类(Data classification of BP neural networks -- Classification of speech characteristic signals)
BPDLX
- 基于matlab的bp神经网络学习算法用于数据的分类--主要针对语音信号进行分类。本案例中选举了民歌、古筝、摇滚和流行音乐四类不同类型，用bp神经网络实现对这四类音乐的有效分类(Based on matlab bp neural network learning algorithm for data classification - mainly for voice signal classification. In this case, four different types of folk
代码
- MATLAB 代码 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制 第7章 RBF网络的回归--非线性函数回归的实现 ....等58章(MATLAB code The first
chapter1
- BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类(Data Classification of BP Neural Network - Classification of Speech Characteristic Signals)