搜索资源列表
Dratio
- 用MATLAB编程来实现语音信号中D比的计算，D比在说话人特征提取中有应用-MATLAB programming to voice signals over the D, D than in the Speaker feature extraction Applications
MFCCPAPER
- 关于语音识别过程中MFCC特征参数提取的两篇论文，帮助大家更好的了解MF-on speech recognition process MFCC parameter extraction of the two papers, to help you better understand the MF
TC_PLOT
- 本程序包含语音压缩和语音识别领域所需的LPCC，MFCC特征提取算法以及语音端点检测源码。在对语音数据进行特征提取前，可对语音数据进行16K到8K的降采样率处理，包含180阶FIR滤波器的频率压缩程序
20070612_680aed0fcb2b80a60225bxncQp1UqpBj
- 本程序包含语音压缩和语音识别领域所需的LPCC，MFCC特征提取算法以及语音端点检测源码。
fastfixedpoint
- 独立分量分析(Independent Component Analysis，简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法，其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离出相互独立的源信号，使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用，目前已成为盲信号处理，人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状，详细地论述了ICA的原理及实现过程，系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它