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wienerlvbogai
- 维娜滤波算法，降噪语音残留音乐噪声很小，可惜失真还是有点大-Wei-na filtering algorithm, noise reduction Voice small residual noise music, but it is somewhat large distortion
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- 为均衡带限信号所引起失真的横向或格型自适应均衡器(其中横向FIR系统长M=11), 系统输入是取值为±1的随机序列 ，其均值为零；参考信号 ；信道具有脉冲响应： 式中w用来控制信道的幅度失真(w = 2～4，例如，取w = 2.9,3.1,3.3,3.5等),而且信道受到均值为零、方差为 (例如，取 ，相当于信噪比为30dB)的高斯白噪声 的干扰。试比较基于下列五种算法自适应均衡器在不同信道失真、不同噪声干扰下的收敛情况(对应于每一种情况，在同一坐标下画出其学习曲线)： 横向/格
T-REC-P[1].563-200710-I!Err1!SOFT-ZST-E
- ITU P.563 语音质量评价，可以只送入失真信号，而不需要参考信号，便可以评价失真信号的MOS分
speechbymatlab
- 请认真阅读采用MATLAB分析WAV文件。 步骤一：选择一个WAV文件作为分析的对象 。（ding.wav） 步骤三：进行 FFT变换并画频域图形 。 步骤四：进行该声波主要频谱的分析。 步骤五：根据该声音的频谱，反演时域图形 。（有失真） 步骤六：进行付立叶逆变换IFFT并画频域图形 。-Please carefully read the WAV files using MATLAB analysis. Step One: Select a WAV file as the
VQ_LBG_newdistortion
- 语音编码中对LSF系数进行VQ处理，LBG方法生成VQ码书，且采用了新的失真测度-Speech Coding for VQ processing LSF coefficients, LBG method of VQ codebook generation, and adopted a new measure of distortion
dtw
- 本系统是一个在多媒体PC 上实现的孤立词识别系统, 它提取语音的线性预测系数作为特征参数, 并采用Itaku ra 失真测度计算帧间距离, 在识别上则使用了动态时轴弯曲(DTW ) 进行时间匹配。本系统对一般的DTW 法作了改进, 即通过放宽端点限制以得到更好的语音匹配, 克服了一般DTW 法要求语音首尾严格对齐而造成的弊病, 降低了语音端点检测的精度要求。-This system is implemented on a multimedia PC isolated word recogniti
Laplace
- 传统的短时谱估计语音增强算法通常假设语音谱分量相互独立，没有考虑语音谱分量间的相关性。针对这 一问题，该文提出一种新的基于多元Laplace分布模型的短时谱估计算法。首先，假设语音的离散余弦变换(DCT) 系数服从多元Laplace分布，以此利用谱分量间的相关性；在此基础上，利用多元随机矢量的高斯尺度混合模型表 示，推导得到语音DCT系数矢量的最小均方误差(MMSE)估计的解析表达式；并进一步推导了基于该分布模型的 语音存在概率，对最小均方误差估计子进行修正。实验结果表明，该算法
Log_Spectral_Distance
- 对数谱失真测度，可以用于语音信号处理后的测试，如语音增强，语音编码，语音转换，语音识别等。-Log_Spectral_Distance，it can be used for testing speech signal.such as speech enhancement、speech encoding、speech convert and speech reconlization
sy3
- （1）录制语音文件 利用GoldWave或NGwave录音软件录制单字发音语音文件，以wav音频格式保存，共录制两组，一组用于计算参考模板，另一组作为测试模板用于语音识别。 录制语音时，为了能够在主程序中循环读入语音文件，文件名采用数字顺序命名。记录语音文件以及所对应的发音。记于表3中。 另外，录制语音时，注意调整合适的Mic音量，避免语音波形幅度过小，难于同噪声区分开。同时也要避免波形幅度过大，造成波形失真。 （2）调试端点检测程序 结合流程图读懂Matlab程序，先单独调
Distortion-sound-modeling
- 硕士论文。主要包括：1、失真音效简介 2、系统建模理论基础 3、Amplify音效算法的建模 4、Blues音效算法的建模 5、数字音效处理系统的实现-Master thesis. Mainly includes: 1, distortion sound introduction 2, system modeling theory based on 3, Amplify sound algorithm modeling 4, Blues sound algorithm modeling 5, d