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搜索资源 - Speech Cepstrum Spectral
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基于倒谱，分形，和谱熵的语音端点检测程序，三个文件夹内对应三种程序-Cepstrum-based, fractal, and spectral entropy of speech endpoint detection procedures, the three folders corresponding to the three procedures
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语音信号的谱分析的用户界面设计，可以对语音信号做频谱，语谱，倒谱分析-Spectral analysis of speech signals the user interface design, you can do voice signal spectrum, language spectrum, cepstrum analysis
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对录音信号集 中的某一语音，利用BATLAB设计一美尔例谱算法，并实现。
取信号集 中的一个语音信号：“xxxxxx”，将它作为输入的语音信号来为设计一个美尔倒谱算法，在该算法中，主要设计了以下环节：
1.读入一个语音信号；2.对这个信号归一化；3.对归一化的信号进行加窗处理（这里的矩形窗长度必须为257，重帧长64）；4.进行预加重处理，即通过一个高通滤波器： ；5进行512点的FFT；6.分别取模平方得到功率谱；7.在设计的mel滤波器组中，我采用了25个带通滤波器；8.将得到的功率
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详细说明：语音信号的短时分析，主要包括：分帧、短时能量、短时平均幅度、短时过零率、短时自相关函数、短时幅度差、倒谱、复倒谱、lpc系数、lpc谱估计等 绝对保证质量，是保研后导师布置的一些基础程序-Details: short-time speech signal analysis, including: framing, short-term energy, short-term average rate, short-time zero crossing rate, short-time a
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语音信号的短时分析，主要包括：分帧、短时能量、短时平均幅度、短时过零率、短时自相关函数、短时幅度差、倒谱、复倒谱、lpc系数、lpc谱估计等-Short-time speech signal analysis, mainly including: sub-frame, short-time energy, short-term average, short-time zero-crossing rate, short-time auto-correlation function, short-t
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语音处理是信号与信息处理的重要内容之一，通过本课程设计，使学生理解数字信号处
理的有关理论和方法在语音处理中的具体应用。课程设计的目的归纳如下：
1、掌握语音信号的特点；
2、掌握语音处理的基本理论和方法；
3、掌握基于Matlab编程实现语音的获取、显示、频谱分析、短时能量、短时自相关以及倒
谱复倒谱的分析方法；
4、掌握语音基音频率及共振峰频率的检测方法。-Signal and speech processing is an important part of inf
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基于倒谱短时部分反映了语音的声道特性，先用汉明窗取一帧语音，然后经变换得到语音倒谱，将倒谱短时部分取出，进行正交反变换后将得到声道的对数谱，即得到语音频谱的包络。将频谱包络和频谱画在一张图上，有很好的对比效果。获取的包络效果十分好。-Based Cepstral partly reflects the short channel characteristics of the speech, first take a Hamming window with a frame of speech, a
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