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yuyinshiyupinyufenxi
- 语音信号的时域频域分析，从短时能量到语谱图，以及线性预测参数和梅尔倒谱系数-Speech signal in time domain frequency domain analysis, from the short-term energy to the spectrogram, and the linear prediction parameters and the Mel cepstral coefficients, etc.
SRandRec
- 该源码为语音识别实验平台，算法为DTW+梅尔倒谱系数，并且包含录音函数，方便大家在此平台进行语音识别算法研究。-The source test platform for speech recognition, the algorithm for the DTW+ Mel cepstrum, and includes recording function, we facilitate a voice in this platform Recognition Algorithm.
JLDATA
- 摘 要：本论文主要研究了语音识别的基本原理,对语音识别系统的构成进行分析处理,其中包括预处理、特征参数提取、建立模块库、识别匹配几大部分。预处理又包括语音采样、预加重、加窗（汉明窗）、端点检测；特征提取的参数是梅尔频率倒谱系数MFCC。 该语音系统采用的是动态时间伸缩算法(DTW)，研究对象是特定人的语音识别，并在MATLAB平台上实现。为了进行后续研究，首先使用电脑中的录音系统录制了阿拉伯数字0—9的语音文件，并转化成 “.wav”格式的文件。-Abstract: This thesis
mfcc
- 梅尔频率倒谱系数（MFCC）提取语音特征信号-Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) feature extraction of voice signals
MFCCfinal
- 梅尔倒谱系数，用于计算语音信号的特征系数，然后使用这些特征系数对语音信号进行重建-MFCC，one algorithme to calculater the feature of voice signal, ad we can use these features to reconstruct voice signal