搜索资源列表
voicebox
- matlab的语音处理工作箱，包括分帧，参数计算等等各种功能-The matlab toolbox of speech processing,including enframe, parameter calculating and so on.
wodegaozhiliangvoicebox
- 高质量的语音处理工具箱，包括分帧，预处理，求基频等-high-quality voice processing toolkit, including the frame, pretreatment, such as for frequency
yuyinshibiedsp
- 用DSP实现的一个简单的语音识别系统,只要实现单个词的识别即可,采样率8k,帧长30ms,帧移10ms,系统采样后分帧--端点检测,将检测到的原始语音信号保存下来,基本上一个字在30帧左右,然后提取每帧的LPC参数--将LPC参数转换为LPC倒谱系数,然后利用DTW方法和模板比较.-a brief speech recognition system, as long as the realization of a single word can be identified. 8 k sampli
enframe
- 对连续语音信号进行分帧的matlab程序-of continuous speech signal-frame Matlab procedures
blockFrames
- 对采样过后的语音信号进行分帧处理，并将分帧后的信号存储为一个矩阵-right after sampling the voice signal processing sub-frame and sub-frame of a signal to the storage matrix
wavetoframe1
- wav文件的与处理，包括预加重，分帧，合并，测试通过
mispecgramm
- 一个能实现对语音信号分帧的STFT和ISTFT的函数
frame
- 不是matlab本身的小程序，自己编写的语音分帧程序供大家参考
audioProcessingtoolbox
- 这是一个语音处理工具箱，提供了语音处理的基本函数，包括有分帧、能量计算、零交叉计算、多种方法的音调提取、共振峰提取。。。等等。
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
enhance
- 自己写的关于语音分帧，加窗，去噪，端点检测方面的程序，可成功调试
030523
- 基音频率#89: <=>?@ABCDEA:CF?>EG@EA H(I& 是语音信号一个非常重要的特征参数\"而传统的基 频检测算法#89: <BE:E :9=ACFJ=>9:<D KL2(M％\"’N大 都运用了自相关或互相关计算等计算复杂度很高的 方法\"而且分帧计算所得到的结果实际上是各帧内 基频的平均值\"这使得大多数算法不能精确地指出 任意时刻的基频\"因此\"如何在保证检测精度的前提 下\"能够找到更为高效和鲁棒的方法仍然
Speechsignallpcc
- 对语音信号进行分帧加窗处理，并计算其lpcc参数
matlab.rar
- 在语音信号处理过程中,用MATLAB进行语音分帧的程序,不错的内容,speech signal processing
DTWspeech
- 本 文 首先 介绍了语音识别的研究和发展状况，然后循着语音识别系统的 处理过程，介绍了语音识别的各个步骤，并对每个步骤可用的几种方法在实 验基础上进行了分析对比。研究了语音信号的预处理和特征参数提取，包括 语音信号的数字化、分帧加窗、预加重滤波、端点检测及时域特征向量和变 换域特征向量.其中端点检测采用双门限法.通过实验比对特征参数的选取， 采用12阶线性预测倒谱系数作为识别参数。详细分析了特定人孤立词识别算 法，选定动态时间弯折为识别算法，并重点介绍其设计实现。 在
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
AraDict
- 主要介绍了语音识别的相关知识，分帧加窗检测识别等，并且介绍了相应的平台开发。-Mainly introduces the knowledge of speech recognition, sub-frame windowed detection and identification and so on, and introduced the corresponding platform.
CLEAN_MFCC_STD
- 声音特征提取程序，分帧后，对于每一帧提取MFCC等特征-voice feature extraction
语音分帧
- 编写的几个子函数对语音信号进行分帧处理。(Several sub functions are written to frame the speech signal.)
duru
- 读入wav语音，实现多语音叠加 对语音进行分帧 左声道右声道分别作图(Reading wav voice to achieve multi speech superposition Speech segmentation Left vocal tract right vocal tract mapping)