搜索资源列表
auditroy
- 该工具包主要应用于语音处理中听觉模型的建立和分析，其中也包含了语音处理的各种基本功能如语谱图，线性预测，识别和合成等等。-the toolkit will be used in voice processing auditory model and analysis, which also contains a voice of the various basic functions such as language spectra, linear prediction, identificat
MatlabSpeechToolbox
- 本工具箱可配合语音数据库使用，用于计算线性预测语音模型的参数，语音声调转换，语音自动解析分解，语音语速变换及更改发音的重音，音量，清晰度等。配套图书《Speech Processing and Synthesis Toolboxes》已经出版，翻译进行中！ -the Toolbox can be used with voice database used in the calculation of linear prediction model parameters voice, Voice
lpc
- 语音识别中 提取特征值，且提供了预测模型，并附有对照图
222
- 建立了一种基于自组织神经网络的语音识别系统。对语音信号进行了预处理, 提取了语音信号的线性预测系数、线性预测倒谱系数和Mel 倒谱特征系数, 建立了基于自组织神经网络的识别判决模型.
123456
- 通过分析语音特征参数的特点和说话人识别的基本方法，利用 DSP的硬件平台，以线性预测倒谱系数为 特征参数提取算法以及 隐马尔可夫模型为建模算 法，实现 电子语音锁 的系统设 计。实验 结果表 明系统在 内部模 型 数小于 1O时识别精度高 ，达到 安全保 密的要求。
LMSandModelIdentificationLinearPrediction
- 自己编写的LMS基本算法以及LMS模型识别以及线性预测等.-I have written the basic LMS algorithm and LMS models, such as recognition and linear prediction.
LPc
- 线性预测编码器，基于线性预测模型的语音编码器。-Linear predictive coding, and models based on linear prediction voice coder.
Cforspeech
- ：用C 语言实现了一个用于控制家电开关的声音模块. 该声音模块采用当前语音识别系统的主流技 术——隐马尔可夫模型（HMM）技术，以及线性预测倒谱计算和矢量量化技术. 命令（单词）的正确识别率 在97 以上. 介绍了声音模块的设计方案，并就实现该声音模块的过程中所遇到的具体问题进行了讨论.-: The C language realization of a switch used to control the voice module appliances. The sound modul
jiyushilianglianghuadeshuohrshibe
- 基于矢量量化的说话人识别本文从语音信号的预处理开始分析， 主要研究了特征参数的选择、提取、及识别算法，应用全极点模型，提取了语 音信号的线性预测倒谱系数和美尔倒谱系数，并进一步获得其一阶差分，将倒 谱系数与其一阶差分结合在一起形成新的特征参数。在识别算法方面，本文对 矢量量化的方法进行了研究，用Matlab语言实现了说话人识别系统的仿真与验 证。实验证明这种参数与单纯的线性预测倒谱系数和美尔倒谱系数相比更为有 效。- speech paper，help you study
mpelpc
- 此方案基于全极点语音产生模型，编码过程简述如下：首先通过线性预测分析方法提取声道滤波器参数；其次通过合成分析法确定最佳激励矢量；最后将滤波器参数和最佳激励矢量进行编码传输。-This program is based on all-pole speech production model, the encoding process summarized as follows: First, by linear prediction analysis to extract channel filt
speakerrecognization
- 摘要说话人识别在自动身份鉴别方面具有重要的现实意义。文章在分析了说话人识别实现的可行性基础上*提 出采用长时线性预测倒谱 +,--.,)系数和矢量量化 /0)模型的不依赖于文本的说话人识别方法，并成功地应用于 一个数据库查询系统中。-65DL5<?E5=7?9?AD7?8=CDH H?>=?9?AD=7 D66@?AD7?8=H?=D 78:D7?A?=E?G?E D@<5A8>=?7?8=D<5D#M=7C?H 6D65<* 7C5 68HH?N
project_matlab
- Levison-Durbin 语音信号处理中的线性预测编码LPC 理论、格型滤波器以及求解现行预 测方程的算法，可以实现对语音信号重要元素的分析、合成甚至识别。 基于现有的实验平台，我们可以利用 Matlab 函数来获得几个固定语音元素（如元音） 的模型系数，LPC 得到的系数组成 IIR 滤波器。利用冲击脉冲 序列作为输入，我们就可以得到原来的语音。这是一种简单的语音合成功能。-Levison-Durbin speech signal processing in li
yuyinshibie
- 语音信号的时频特性 语音信号的产生模型 语音信号的短时分析技术 语音信号线性预测分析 语音识别-Time-frequency characteristics of speech signal generation model of speech signal short-time speech signal analysis of linear prediction analysis of speech signals speech recognition
GSM_full_rate.RAR
- 长期预测(LTP)与规则脉冲激励(RPE),而全速率编解码器就被称为RPE-LTP线性预测编码器。 输入至RPE-LTP编码器的数据为包括160个采样值的20ms语音,每一个采样值都拥有13位精度。数据首先通过预加重滤波器来提高信号的高频分量,以获得更好的传输效率。滤波器一般还消除信号上的任何偏移以简化进一步的计算。 正如前面所提到的,语音产生模型可看成是空气通过一组不同大小的圆柱体。短期分析级采用自动相关来计算与模型所用的8个圆柱体有关的8个反射系数,同时采用一种称为S
sinusoidal-excitation-linear-prediction-model-meth
- 一种基于正弦激励的线性预测模型的语音转换方法Based on sinusoidal excitation linear prediction model method for voice conversion-Based on sinusoidal excitation linear prediction model method for voice conversion
yuyinhecheng
- 语音合成 1.语音预测模型 2.语音合成模型 3.变速不变调 4.变速不变调 (详细要求请见文件内题目描述)-Speech synthesis 1. Voice predictive model 2. Speech synthesis model 3. Same transfer speed 4. The same transfer speed (see the detailed requirements of the title documents describe)