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搜索资源 - filtering speech signals
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语音合成与识别，适合非平稳信号,卡尔曼滤波用于语音增强算法，matlab,-speech synthesis and recognition, suitable for non-stationary signals, Kalman filtering algorithms for speech enhancement, Matlab,
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语音信号进行瞬时维纳滤波的程序,进行信号的去噪处理以便于识别或后续过程-speech signals instantaneous Wiener filtering procedures, signal denoising for identification or follow-up in the process
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录制一段个人自己的语音信号。对录制的信号进行采样；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图；对语音信号进行加噪和去噪处理，画出滤波后信号的时域波形和频谱，并对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化；回放语音信号；实现快录慢放、慢录快放等功能。-Record a person' s own voice signal. Of the recorded signal sampling draw sample after the speech signal time-domain waveform
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数字信号处理的课程设计。题目是语音信号滤波去噪——使用双线性变换法设计的切比雪夫II型滤波器-Digital signal processing design curriculum. Topics are filtering denoising speech signals- the use of bilinear transform design Chebyshev Type II Filter
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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
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录制一段个人的语音信号，并对录制的信号进行采样；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图；给定滤波器的性能指标，采用双线性变换法和窗函数法设计滤波器，并画出滤波器的频率响应；然后用自己设计的滤波器对采集的信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形和频谱，并对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化；回放语音信号；最后，设计一个信号处理系统界面。-Record a personal voice signal, and recording the signal is sampled draw sampled
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本文简要介绍了语音信号采集与分析的发展史以及语音信号的特征、采集与分析方法，并通过PC机录制自己的一段声音，运用Matlab进行仿真分析，最后加入噪声进行滤波处理，比较滤波前后的变化。-This paper introduces the voice signal acquisition and analysis of the history and characteristics of speech signals, sampling and analysis methods, and thro
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题目要求：
1.录制一段自己的语音信号，并对录制的信号进行采样；
2.画出采样后的语音信号的时域波形和频谱图；
3.给定滤波器的性能指标，采用窗函数法和双线性变换法设计滤波器，
并划出滤波器的频域响应；
4.用该滤波器对采集的信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形和频谱，
并对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化；
5.回放语音信号；
6.设计一个信号处理系统界面。-Subject to: 1. Recorded his voice for so
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本文分析了语音数字信号的采集来源以及其预处理。通过实例，利用Matlab对语音信号进行时频变换与分析，同时构造一个固定频率的干扰信号，对两个信号进行合成，设计数字滤波器，实现对语音信号的F IR、IIR滤波处理，最后在时域和频域中对信号进行分析比较。-This paper analyzes the sources of voice digital signal acquisition and its pretreatment. By example, voice signals using Ma
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录制一段个人自己的语音信号，并对录制的信号进行采样；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图；给定滤波器的性能指标，采用窗函数法和双线性变换设计滤波器，并画出滤波器的频率响应；然后用自己设计的滤波器对采集的信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形和频谱，并对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化；回放语音信号-The individual' s own record a voice signal, and the recorded signal is sampled draw sampled
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1.录制一段自己的语音信号,对录制的信号进行采样 画出采样后语音信号的时域波形和频谱图 给定滤波器的性能指标,采matlab设计数字滤波器,并画出滤波器的频率响应 然后用自己设计的滤波器对采集的信号进行滤波,画出滤波后信号的时域波形和频谱,并对滤波前后的信号进行对比,分析信号的变化 回放语音信号。2.-1. Recorded his voice for some signal, the signal is sampled on the record draw sampled speech si
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语音的IIR滤波程序，可以实现对语音信号的IIR整型滤波-Voice of the IIR filter program, you can achieve integer IIR filtering of speech signals
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Iir高通、低通、低通滤波器，能实现对语音信号的浮点滤波-Iir high pass, low pass, low pass filter, to achieve the floating point filtering of speech signals
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录制一段自己的语音信号，时间为10s左右，并对录制的信号进行采样；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图；采用窗函数法或双线性变换设计滤波器，并画出滤波器的频率响应；然后用自己设计的滤波器对采集的语音信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形和频谱，并对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化；回放语音信号.-Record a voice signal their time was 10s or so, and the recorded signal is sampled draw sampled s
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该程序实现对混有噪声的语音信号进行处理，滤除噪声，得到清晰的语音信号-The program for processing speech signals mixed with noise, noise filtering to give a clear voice signal
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在本文中，我们将提出一种分离语音组成部分的程序进行讨论。该程序是基于对非加性信号的非线性滤波的方法，也被称作广义线性滤波。- In this paper, a procedure for separating the components of speech is proposed and discussed. The procedure is based on an approach to nonlinear filtering of signals which have been n
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Normally speech signals are contaminated with noise and interference that reduces the intelligibility of speech during communication. In order to make speech
signals e ective and useful, they need to be enhanced from the noisy speech signal.
In s
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用于混响背景语音分离的结构稀疏模型(Strutured sparisty model)方法-To further tackle the ambiguity
of the reflection ratios, we propose a novel formulation of the
reverberation model and estimate the absorption coefficients
through a convex optimization exploiting
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语音信号的维纳滤波，频域实现和时域实现方法(Wiener filtering of speech signals, frequency domain implementation and time domain implementation)
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维纳滤波算法，可以实现对语音信号的降噪，效果还可以(Wiener filtering algorithm, it can achieve noise reduction on speech signals)
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