搜索资源列表
JAVA的声音处理方法 (转自伊氏女人)-----淘特网
- 数字音频格式有很多种，其质量与采样频率和采样精度两个参数有关。频率的表示单位为赫兹〔Hz〕，它表示每秒采样次数。采样频率越高，音质就越好。采样精度为每次采样所存储的数据数量，它决定每个数字信号所能够表示的离散振幅的数量。存储每个样本的数据越多，音质就越好。但是高品质的声音需要占用大量的内存和磁盘空间。考虑到网络带宽，在Internet连接上传输就需要花费很长的时间。对于Applet来说，保证声音文件的最小化是极为重要的。-digital audio format there are many,
maqingli_bianma
- 这里主要我自己成果，是关于语音编码的，个人认为还可以，里面程序上传前经本人调试确认完全可用．有对多级矢量量化的程序（这个网上很少有），还有就是对MELP多帧参数的提取（这些网上也少见），还有就是统计子带清浊音概率的，还有一个我搜集的认为比较好的关于语音编码的英文文档．
jiyuxiaobobianhuandeyuyintezhentiqu
- 基于不变集多小波的语音特征参数提取研究 用小波变换替代傅立叶变换和梅尔滤波-Based on the invariant set Multiwavelet voice characteristic parameter extraction for research of wavelet transform and Fourier transform alternative Mel filter
chirplet_analasis
- 针对信号自适应chirplet分解未知参数多、实现起来比较困难的特点，文献[1]提出了一种新的chirplet分解快速算法。该算法利用计算信号的二次相位函数，得到其能量分布集中于信号的调频率曲线上的结论，此时通过谱峰检测可同时获得chirplet调频率、时间中心和幅度的估计；然后通过解线性调频技术获得其初始频率和宽度的估计，仿真结果验证了本文算法的有效性。-this code includs one method for chirplet analasis,that is used in voi
speech
- 本文首先总结了现有典型的语音端点检测算法，分析了其中几种 端点检测算法所选用的特征，给出了仿真结果和一些改进。随后提出 了噪声环境下两种语音端点检测新算法。算法一:从基于人耳的听觉 系统出发，对Mel标度滤波器组进行研究，提出了语音信号的一种新 的自适应时频参数，该参数既考虑了声道响应，又符合人耳听觉特性， 仿真结果表明了它的优越性。算法二:结合抗噪性能好的Mel倒谱距 离和多带能量嫡特征提出了一种改进的孤立词端点检测算法，该算法 不需要估计背景噪声来调整门限闽值，仿
dtmfgen
- 产生双音多频信号。输入任何参数就可得到所要的结果。-Generate DTMF signal. Input any parameters, you will get what you need.
dssdf
- 语音功能在多参数检测仪上的实现-Voice in a multi-parameter detection apparatus of the implementation
The-research-of-anti-niose-speech
- 论文首先介绍了传统的语音特征参数MFCC，它是基于人耳听觉 特性设计的一种特征参数，在静音环境下能得到较高的识别率，但在 信噪比较低时识别率急剧下降，不利于实用化。本文通过对MFCC算 法的分析和研究，发现其中的FFT和DCT在整个时频空间使用固定的 。分析窗，这不符合语音信号特性，而小波变换具有多分辨率特性，更 符合人耳的听觉特性。因此，本文将小波变换和MFCC算法相结合， 提出了三种新的语音识别特-Speech recognition has wide use in
FoxPigeonHMMTTS
- Fox & Pigeon Laboratory 发布一款基于隐马尔可夫模型的英语语音合成软件（HMM based English Text-To-Speech, TTS）：FoxPigeonTTS alpha版。 近年来，基于HMM的语音合成系统得到广泛的重视和应用。我们实验室实现的基于HMM的语音合成系统基本不需要任何语言学知识指导系统训练，构建时间短，构建过程基本不需要人工干预，而由于系统属于参数化合成方法，系统的合成结果灵活多变，可以很容易的应用于多个发音人，多种发音风格，多种