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搜索资源 - SNR FOR SPEECH MAtlab
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为提高语音端点检测(VAD)在较低信噪比(10 dB)下的准确率,提出一种基于短时分形维数的改进算法。结合语音信号的特点,对2种常用的语音信号分形维数计算方法进行了比较和选择,同时采用动态跟随门限值实现语音端点的自适应检测。试验结果表明:对于信噪比6~10 dB的带噪语音,此方法可以实现整段语音的检测,而且具有一定的噪声鲁棒性,系统运行期间能够自适应调整门限值以适应环境噪声的变化,提高了VAD算法的准确率。这个是源码matlab。-In order to improve voice activi
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小波变换处理带噪语音信号，对于低信噪比的情况下相当有效，直接改文件名就可完成-Wavelet Transform of Noisy Speech signal processing for low SNR case quite effectively, direct to the file name can be completed
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波形和频谱双显示
记录讲话直接进入MATLAB
手动分割讲话波形-创建标签文件
波形编辑-切割，复制或粘贴
共振峰分析-显示共振轨道的F1 ， F2和F3
基音分析
过滤工具-语音信号滤波器截止频率
比较工具-比较两个波形的频谱距离使用几种措施
增加噪声-Dual time-waveform and spectrogram displays
Records speech directly into MATLAB NEW
Displays time-a
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谱减法是一种比较简单的语音降噪的方法，在语音信号具有较高的信噪比的情况下具有良好的降噪功能。
-Spectral subtraction is a relatively simple pronunciation methods of noise in speech signal with high signal-to-noise ratio (SNR) of cases with good noise function.
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未加端点检测的说话认识别，带测试语音，可直接运行-Endpoint detection of speech does not increase understanding of other, with the test voice, can be directly run
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语音端点检测，一种基于MFCC的余弦值单门限值检测方法，适用于低SNR环境(Speech endpoint detection, a single threshold value detection method based on the cosine value of MFCC, suitable for low SNR environment)
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