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PDFFILES
- 基于ARM7TDMI的SoC片内AC97模块和片外CODEC-UCB1400，采用ITU-T的G.721算法设计语音处理系统 提出一种基于低端RISC核的语音系统设计方案。该方案结合SoC的片内eSRAM模块进行性能优化；通过在流片后的实际样机上验证，编码速率为19.88 KB/s，解码速率为22.68 KB/s，达到了语音实时性要求。-ARM7TDMI-based SoC chip AC97 module and off-chip CODEC-mated 00. using the ITU-T
dsp61a
- 语音识别在遥控系统中的应用设计介绍一种适合家电遥控器应用的语音识别算法，该算法使用双模块和两级端点检测方法，能有效地提高识别和稳健性；介绍利用该技术实现的一种新型学习型遥控器，展现了语音识别技术在家电领域的广阔前景-voice recognition in the remote control system of Design for a remote appliance application of speech recognition algorithm, The algorithm use
SPECTRUM_LMS
- 1、文件夹中包含了经典功率谱估计和自适应均衡算法两个实验的所有程序。 2、R.m、LMS.m、LMSmain.m为自适应均衡算法的程序： R.m用来计算输入信号的自相关矩阵及其特征值； LMS.m为时域LMS算法，用统计的方法仿真得出不同信道参数和不同步长下的学习曲线； LMSmain.m为实验主程序，按照实验要求中的具体数据得到实验结果和曲线。 3、functionx.m、fzhouqitu.m、spectrum.m、bt.m、bart_lett.m、welch.m、SPE
Unsupervised_Adapting_in_Speech_Recognising_using_
- 介绍了一种基于词网的最大似然线性回归无监督自适应算法，并进行了改进。根据解码得到的词网估计变换参数，词网的潜在误识率远小于识别结果，因此可以使参数估计更为准确。传统的一个很大缺点是计算量极大，较难实用，对此本文提出了两个改进技术：1利用后验概率压缩词网；2利用单词的时间信息限制状态统计量的计算范围。实验测定,误识率比传统相对下降了。-Introduced the term network based maximum likelihood linear regression unsupervise
hmm
- hmm文件时运用HMM算法实现噪声环境下语音识别的。其中vad.m是端点检测程序；mfcc.m是计算MFCC参数的程序；pdf.m函数是计算给定观察向量对该高斯概率密度函数的输出概率；mixture.m是计算观察向量对于某个HMM状态的输出概率，也就是观察向量对该状态的若干高斯混合元的输出概率的线性组合；getparam.m函数是计算前向概率、后向概率、标定系数等参数；viterbi.m是实现Viterbi算法；baum.m是实现Baum-Welch算法；inithmm.m是初始化参数；trai
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
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