搜索资源列表
LPC
- 基于线性预测系数(LPC)的语音信号重构。给出了完整的LPC matlab程序,包括语音信号采集,LP预测系数,阶数的选择以及预测结果误差曲线。(很好用)-Based on the linear prediction coefficient (LPC) voice signal reconstruction. Given a complete LPC matlab procedures, including voice signal acquisition, LP prediction coef
preprocess0
- 语音信号处理前的预处理部分,包括预加重,分frame,加窗,是语音信号编程入门的一个很好的参考程序-Speech signal processing part of the pre-pre-treatment, including pre-emphasis, sub-frame, plus window, the speech signal a good entry-programming reference procedures
DTWspeech
- 本 文 首先 介绍了语音识别的研究和发展状况,然后循着语音识别系统的 处理过程,介绍了语音识别的各个步骤,并对每个步骤可用的几种方法在实 验基础上进行了分析对比。研究了语音信号的预处理和特征参数提取,包括 语音信号的数字化、分帧加窗、预加重滤波、端点检测及时域特征向量和变 换域特征向量.其中端点检测采用双门限法.通过实验比对特征参数的选取, 采用12阶线性预测倒谱系数作为识别参数。详细分析了特定人孤立词识别算 法,选定动态时间弯折为识别算法,并重点介绍其设计实现。 在
Frame
- 语音识别中语音信号的的预加重与分帧程序。-Pre-emphasis and framing process in speaker 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
mfcc_feature_extraction
- 本代码实现语音信号的特征提取功能,包含预加重,加窗,DFT变换,设置滤波器组,计算每隔滤波器输出,求取MFCC系数的全过程-The code feature extraction of speech signal features, including pre-emphasis, windowing, DFT transform, set the filter to calculate every filter output, to strike the entire process of MF