搜索资源列表
HMMtring
- HMM的学习问题和解码问题研究 这一模型逐渐被应用到很多领域， 如语音识别、基因关联分析和基因识别、文字识别、图象处理、目标跟踪和信号处理等。 隐马氏模型需要解决三个问题:学习问题、识别问题和解码问题。
speechrecognition
- 语音信号处理工具包,里面提供了很多有用的操作。这是最新版本-voice signal processing tool kit containing a lot of useful operation. This is the latest version
softwarecode
- 中文分词是中文信息处理中的重要环节，中文分词技术广泛应用于自动翻译、文本检索、语音识别、文本校对、人工智能以及搜索引擎技术等领域。中文分词算法的选择，中文词库的构建方式，词库中词条的完备性在很大程度上与中文分词系统性能紧密相关。-Chinese word segmentation in Chinese information processing is an important part of Chinese word segmentation technology is widely used
DSP_ARMA_Lattice_C_language
- 在数字信号处理中,格型(Lattice)网络起着重要的作用,使得它在现代谱估计,语音处理,自适应滤波,线性预测和逆滤 波等方面已得到广泛应用。本项目在VC6.0上用标准C语言实现了ARMA格型滤波器，提供单点滤波和向量滤波的实现，并给出测试程序。算法实现的稳定性也在工程项目中得到验证。-In digital signal processing, the lattice type (Lattice) network plays an important role, so that it
Silence-removal-in-speech-signals
- 进行话音检测和去除无效的话音，是进行语音识别和处理的预处理必须的功能。-A simple method for silence removal in speech streams
melp1.2
- 语音信号处理中的mel倒谱系数的算法，可以参考下-The mel in speech signal processing algorithm cepstrum, you can refer to the following
Speech-signal-classification-
- 语音特征信号识别是语音识别研究领域中的一个重要方面,一般采用模式匹配的原理解 决。语音识别的运算过程为:首先,待识别语音转化为电信号后输入识别系统,经过预处理后用数学方法提取语音特征信号,提取出的语音特征信号可以看成该段语音的模式。然后将该段语音模型同已知参考模式相比较,获得最佳匹配的参考模式为该段语音的识别结果.-Speech characteristic signal recognition is an important aspect in the field of speech re
classification-of-Speech-signal-
- 语音特征信号识别是语音识别研究领域中的一个重要方面,一般采用模式匹配的原理解 决。语音识别的运算过程为:首先,待识别语音转化为电信号后输入识别系统,经过预处理后用数学方法提取语音特征信号,提取出的语音特征信号可以看成该段语音的模式。然后将该段语音模型同已知参考模式相比较,获得最佳匹配的参考模式为该段语音的识别结果-Recognition is the speech characteristic signal in the field of speech recognition is an i
BP-YUYINXINHAO
- bp处理不同的语音，收敛速度快，效果好，可以实现高速度的信息区分-bp handle different voice, fast convergence, good results
voice-recognition
- 3、语音特征提取与分类 首先, 待识别语音转化为电信号后输入识别系统, 经过预处理后用数学方法提取语音特征信号, 提取出的语音特征信号可以看成该段语音的模式。-3, the voice feature extraction and classification First, to be recognized voice into electrical signals input recognition system, after pretreatment with a mathematica
src
- wav文件格式的信息读取。使用于语音信号处理中的前期wav文件格式的分析。-Information read wav file format. Analysis of speech signal processing used in the pre wav file format.
Speech-Signal-Processing
- 语音信号处理c语言程序-音高、加窗、MFCC、PLP、等-C programming language speech signal processing- pitch, add window, MFCC, PLP, etc
combing-mutil-paramters-
- 多特征参数混合的语音信号处理，主要应用于语音识别-singal processing based on combeining mutil parmetars for speech recogntion
yuyinxinhaochuli
- 仿真日常生活中的语音消噪的自适应处理，采用LMS算法，程序简单 实用，对语音信号自适应处理有很好的了解-Adaptive processing simulation of everyday life Speech Noise Canceling, using LMS algorithm, the procedure is simple and practical, the speech signal adaptive processing have a good understanding
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- BP神经网络 ，用于遥感卫星图像处理，语音合成等领域-BP neural network for remote sensing satellite image processing, speech synthesis and other fields
voice-signal-processing-function2
- 语音信号处理的一些函数，对于语音信号处理的入门还是有所帮助的。-Some of the voice signal processing function for speech signal processing or help to get started.
NatureDeepReview
- 深度学习允许由多个处理层组成的计算模型来学习具有多个抽象层次的数据表示。这些方法极大地提高了语音识别、视觉对象识别、目标检测以及药物发现和基因组学等许多领域的最新进展。深度学习发现复杂的结构在大数据集，通过使用反向传播算法来指示一台机器应该如何改变其内部参数，用于计算在每一层的代表性，从上一层的代表。深层卷积网在处理图像、视频、语音和音频方面取得了突破性进展，而递归网络则在文本和语音等连续数据上起到了作用。(Deep learning allows computational models th
语音识别概论
- 然语言处理方面的一本入门书，是中文的，而且使用python写的(However, an introductory book on language processing is in Chinese, and is written in Python)
speech_kit
- 语音分离工具包，做各种语音处理，stft都会用的到(Voice separation kit, do a variety of voice processing, STFT will be used to)
elman
- Elman神经网络是 J. L. Elman于1990年首先针对语音处理问题而提出来的，是一种典型的局部回归网络( global feed forward local recurrent)。Elman网络可以看作是一个具有局部记忆单元和局部反馈连接的递归神经网络。(The Elman neural network, which was first proposed by j. l. Elman in 1990 for voice processing, is a typical global f