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traditionalsp
- 语音信号的频域处理,语音虽然是一个时变、非平稳的随机过程。但在短时间内可近似看作是平稳的。因此如果能从带噪语音的短时谱中估计出“纯净”语音的短时谱，即可达到语音增强的目的。由于噪声也是随机过程，因此这种估计只能建立在统计模型基础上。利用人耳感知对语音频谱分量的相位不敏感的特性，这类语音增强算法主要针对短时谱的幅度估计。 -voice signals in the frequency domain processing, voice is a time-varying, nonstationa
xieer
- 谢耳排序－简单实现 上传的是.CPP文件，比较简单-Xie ear - Sort achieve upload simple yes. CPP documents, relatively simple
linjiedai
- 语音的短时谱的临界带特征矢量,从人耳对频率高低的非线性心理感觉角度反映了语音短时谱的特征.-voice spectrum with the critical feature vector, From ear to the level of the nonlinear frequency psychological sense approach reflects the short-term speech spectrum characteristics.
用delphi的spcomm控件写得串口通信程序
- 用delphi的spcomm控件写得串口通信程序，实现数据的采集，并能适时耳朵保存数据-The spcomm written with delphi serial communication control procedures, data collection, and the timely ear save the data
humanearbasedonthespectral
- 改进的基于人耳掩蔽效应谱减语音增强算法,是谱减法的改进算法。-To improve the human ear based on the spectral masking by speech enhancement algorithm is to improve the algorithm of spectral subtraction.
mfccc
- MFCC参数很好的反映了人耳的听觉特性,所以在语音识别中我们也用到他,本代码是用matlab仿真了MFCC 参数的提取过程.-MFCC parameters well reflected the auditory characteristics of the human ear, so in speech recognition, we also used him, and this code is used matlab simulation parameters of the MFCC ex
fft2hps
- 语音处理的实用代码，完成耳语音的声韵分割功能-Practical speech processing code, complete the ear speech sound segmentation function
TTS_Demos
- 音响设备接口（SDI）是专为听觉显示，或AUI（音频用户界面），这已被证明是很好的补充GUI（图形用户界面）学术。目前，SDI实现两个Sound对象：语音和听觉符号为例。言语是在3D世界中的定位语音合成相结合的ViaVoice TTS和，A3D一起。在学术上，这种定位可以帮助用户挑选出所需要的信息，两个同时“显示”的声音。这是所谓的“鸡尾酒会效应”。此外，它可以提高存储器中，添加的位置系数对每一个声音。听觉符号为例，从字面上看，可以显示听觉符号为例容易。听觉符号为例是怎么样的音乐modif，图标
SoundCutTest
- 耳朵的声音完成韵律分割。 在测试中，效果相当不错。-The sound of the ear to complete the rhyme segmentation. In the test, the effect is pretty good.
mfcc
- MFCC，Mel频率倒谱系数的缩写。Mel频率是基于人耳听觉特性提出来的，它与Hz频率成非线性对应关系。Mel频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系，计算得到的Hz频谱特征，MFCC已经广泛地应用在语音识别领域。(MFCC, Mel frequency cepstrum coefficient abbreviation. The frequency of Mel is based on the auditory characteristics of human ear. It is