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搜索资源列表

  1. 数值计算方法与C语言工程函数库

  2. 本书比较全面地介绍了数值计算领域中的各种有效、实用的算法，并以建立这些算法的C语言工程库为目标介绍了相应的C语言程序和编程技巧。本书共分十九章，有近300个C语言程序，除了基本的数值算法外，还介绍了许多更深入的、直接面向应用的算法。 本书适合于工程设计、技术开发和科学研究等领域中从事科学计算和应用软件开发的各类人员，对于大专院校中那些学习数值计算方法和提高C语言编程能力的本科生、研究生也是一本很好的参考书。 本书配有一张软盘，装有书中算法的全部C语言源程序，以及相应的解题实例。有需要的读者，可

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2012-03-20
    • 文件大小：15728640
    • 提供者：seecm

  1. 程序员修炼之道：从小工到专家

  2. <>中文版的书名被译作《程序员修炼之道》，这倒和原书的副标题“From Journeyman to Master”有些贴切，按照书中的指点修炼，不说变为大师，成为一个“靠谱”的程序员应该问题不大。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2012-05-03
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：blueli_2012

  1. 快速傅里叶程序

  2. 课程设计（论文）任务书.............................................Ⅰ 课程设计（论文）成绩评定表.........................................Ⅲ 中文摘要.................................................. ........VI 1 设计任务描述.....................................................1 1.1 设计

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2013-05-02
    • 文件大小：366592
    • 提供者：u010537933

  1. 基于GRBAS量表的多维声学分析用于语音质量评估

  2. 尽管语音质量的感知评估被认为是检查正常和病理性语音质量的黄金标准，但听众之间和听众之间的变异性仍然很高。 这是许多混淆因素的结果，例如听众的感知偏见，听众的经历和所使用的评分表类型。 当前，自动客观评估为诊断病理性声音提供了非常有用的工具。 声学分析可以作为确定烦躁症严重程度的有用补充工具。 本研究旨在通过使用基于众所周知的GRBAS量表的多维声学测量来开发语音质量的补充自动评估系统。 包括梅尔频率倒谱系数，声门噪声激励比，声部褶皱激励比在内的共65个维量度构成了一组特征。 另外，为了减少提供特

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-05
    • 文件大小：152576
    • 提供者：weixin_38576045

  1. 基于傅立叶参数的语音情感识别

  2. 近来，已经对用于语音情感识别的和声特征进行了研究。 在我们的研究中发现，和声特征的一阶和二阶差异在语音情感识别中也起着重要作用。 因此，我们提出了一种新的傅立叶参数模型，该模型使用语音质量的感知内容以及与说话者无关的语音情感识别的一阶和二阶差异。 实验结果表明，所提出的傅里叶参数（FP）特征可有效识别语音信号中的各种情绪状态。 与使用梅尔频率倒谱系数（MFCC）功能的方法相比，它们在德语数据库（EMODB），中文数据库（CASIA）和中国老年人情感数据库（EESDB）上的识别率提高了16.2、6

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38628926

  1. 一种结合SS，MFCC和PMC技术的去噪方法

  2. 为提高语音识别系统在噪声情况下的识别率，提出了一种融合信号级去噪，参数级去噪，模型级去噪的方法。首先用谱减法对带噪的语音信号进行去噪，再利用梅尔倒谱系数（MFCC）对处理后的语音信号进行特征提取，最后经过并行模型结合处理法（PMC）处理得到较高识别率的语音信号。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：835584
    • 提供者：weixin_38692184

  1. 音乐流派分类：该项目旨在使用多个模型基于音频样本和不同的可视化技术对音乐流派进行分类，以理解数据-源码

  2. 音乐流派分类 关于该项目 该项目旨在使用多种模型基于音频样本和不同的可视化技术对音乐流派进行分类，以理解数据。 该项目的灵感来自上的代码，该代码实现了K-Nearest Neighbor方法来解决此问题。 这是该项目的起点。 数据集： : 笔记本电脑 从音频样本中提取梅尔频率倒谱系数（MFCC）。 包括K-最近邻方法对流派进行分类（来自 ）。 比较了具有不同K值的模型的准确性。 使用颜色图可视化的梅尔频率倒谱系数，以更好地理解数据并获得关于MFCC的更直观的视角。 比较了不同类型的MF

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42160645

  1. 心音身份识别技术的研究

  2. 文中研究心音身份识别的基本原理和实现方法.首先分析心音信号的特性和作为生物识别的可行性;然后建立基于心音子波族的心音信号合成模型,并且用特征向量分布相图形象地比较两个心音的特征,用倒谱减法消除听诊器的类型和位置变化所产生的影响;最后,采用心音线性频带倒谱(HS-LBFC)提取心音特征参数,用相似距离等实现心音的身份识别.为了突出心音在时、频域上存在的差异,重点研究了构建心音子波的方法,合成模型中各参数的计算方法,以及心音特征参数的确定和对应的数据处理技术.实际实验结果表明,该方法具有很好的识别率

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38693967

  1. Music_Genre_mood_Predictor_NN：深度学习项目-使用Keras对音乐文件的流派和心情进行分类（来自免费的声音库），准确而Swift-源码

  2. 播放列表推荐者-预测音频文件的流派和风格 帮助音乐网站准确预测流派和情绪的辅助模型。 如今，一切都与个性化有关，这增加了使用音乐信息检索（MIR）中的深度学习领域进行的研究和完成的工作数量。 音乐的价位和流派在音乐推荐系统中起着重要的作用。 该项目旨在通过使用-CNN，RCNN，CNN-LSTM和CNN-GRU等模型来帮助音乐网站准确识别音频文件的类型和价。 数据与功能 通过从免费音乐档案（FMA）中提取30秒的音乐音频来创建数据集。 它包括“摇滚”，“流行”，“民间”，“乐器”和“电子”五种

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：78848
    • 提供者：weixin_42097208

  1. 基于语音的说话者识别：使用语音MFCC和GMM识别说话者-源码

  2. 基于语音的说话人识别 说话人识别/识别使用： 免费的ST美国英语语料库数据集（SLR45） 梅尔频率倒谱系数（MFCC） 高斯混合模型（GMM） 数据集 可以在上找到免费的ST美国英语语料库数据集（SLR45） 。 它是提供的免费的美国英语语料库，其中包含10位说话者（5位女性和5位男性）的讲话。 每个说话者大约有350种话语。 理论 语音特征提取 此处使用梅尔频率倒谱系数（MFCC），因为它们可在说话者验证中提供最佳结果。 MFCC通常如下得出： 进行信号（窗口摘要）的傅立叶变换。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：57344
    • 提供者：weixin_42139429

  1. 语音通信中传输隐藏数据的技术研究与系统设计

  2. 为了在不影响语音通信效果的前提下，在语音通信的同时实现传输有用的隐藏数据，提出了一种在发射端采用改进的回声隐藏算法嵌入隐藏数据，而在接收端采用倒谱算法检测原始语音信号和隐藏数据的方法，能够解决一般传输中可靠性差、误码率高的问题。最后构建了以Sun Spot为核心的硬件平台系统，借助Spot的无线传感器、ARM920T、CC2420无线通讯器件和创新的Squawk JAVA虚拟机，通过JAVA语言编程和嵌入技术实现语音信号的采集、隐藏数据的嵌入、混合信号的同步传输和信号的检测还原等功能。实验证明了

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-31
    • 文件大小：1008640
    • 提供者：weixin_38514620

  1. aubio：用于音频和音乐分析的库-源码

  2. 奥比奥 aubio是标记音乐和声音的库。 它收听音频信号并尝试检测事件。 例如，敲击鼓时，音符的频率是多少，节奏的旋律是什么节奏。 它的功能包括在每次攻击之前对声音文件进行分段，执行音高检测，敲击节拍并从现场音频中产生Midi流。 aubio提供了几种算法和例程，包括： 几种发作检测方法 不同的音高检测方法 速度跟踪和节拍检测 MFCC（梅尔频率倒谱系数） FFT和相位声码器 上/下采样 数字滤波器（低通，高通等） 频谱滤波 瞬态/稳态分离 声音文件读写访问 音乐应用程序的各种数学实

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-31
    • 文件大小：568320
    • 提供者：weixin_42139042

  1. 咳嗽信号处理：从音频中提取特征的不同方法和技术-源码

  2. 咳嗽信号处理（csp） 咳嗽信号处理的微观框架 贡献与支持 产品特点 频谱图特征提取 连续功能 咳嗽事件检测 消除噪音，咳嗽声无声的实验 应用不同类型的过滤器 音频增强技术 功能编号 功能名称 描述 1个 过零率 在特定帧持续时间内信号的符号变化率。 2 能源 信号值的平方和，由相应的帧长标准化。 3 能量熵 子帧的归一化能量的熵。 它可以解释为突变的度量。 4 双谱得分（BGS） 信号的三阶频谱称为双频谱。 5 非高斯分数（NGS） NGS给出了给定数据段的非高斯度量。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：28311552
    • 提供者：weixin_42115074

  1. 基于单类支持向量机的异常声音检测

  2. 提出基于单类支持向量机的异常声音在线检测算法。该算法针对公共场合正常的环境声音，训练一个单类支持向量机模型，用来判断声音是否属于正常的环境声音，若不是则属于需要进一步识别的异常声音。采用窗长2秒的滑动窗对声音进行分窗，对每一个窗内的声音分帧并提取梅尔倒谱系数，短时能量，频谱质心，短时平均过零率等特征。采用基于帧之间互相关系数的方法对声音自动分段。最后对分段声音的判别结果进行中值滤波。当有连续多个帧被判别为异常时判定有异常声音出现。最后检验了算法在地铁背景条件下六类异常声音的漏检率和每小时误检次数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：968704
    • 提供者：weixin_38558246

  1. 用于腹腔镜扶持器控制的特定人语音识别算法

  2. 提出了一种基于融合i-vector特征的长短时记忆(LSTM)循环神经网络模型,用于腹腔镜扶持器语音控制,在小训练样本下实现对特定医生语音中的短时、孤立词指令的识别。该模型以LSTM循环神经网络作为基础模型,以梅尔频率倒谱系数(MFCC)作为输入特征参数,将i-vector特征作为LSTM循环神经网络的深层输入信息,与神经网络中LSTM层后的深层特征信息进行拼接,达到参数融合的目的,实现对特定主刀医生语音指令的准确识别以及对非主刀医生语音指令的拒识别,为腹腔镜操作提供安全智能的语音识别方案。使用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-22
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38623000

  1. Python提取频域特征知识点浅析

  2. 在多数的现代语音识别系统中，人们都会用到频域特征。梅尔频率倒谱系数（MFCC）,首先计算信号的功率谱，然后用滤波器和离散余弦变换的变换来提取特征。本文重点介绍如何提取MFCC特征。 首先创建有一个Python文件，并导入库文件：     from scipy.io import wavfile     from python_speech_features import mfcc, logfbank     import matplotlib.pylab as plt1、首先创建有一个Pytho

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：397312
    • 提供者：weixin_38692928

  1. 基于语音静音段特征的手机来源识别方法

  2. 手机来源识别已成为多媒体取证领域重要的热点问题。提出了一种基于语音静音段特征的手机来源识别方法，该方法先通过使用自适应端点检测算法得到语音的静音段；然后将静音段的梅尔频谱系数（MFC）的均值作为分类特征；最后结合 WEKA 平台的CfsSubsetEval评价函数按照最佳优先（BestFirst）搜索进行特征选择，并采用支持向量机（SVM）对手机来源进行识别。实验部分对23款主流型号的手机进行了分类，结果表明所提特征具有较好的分类性能，在TIMIT数据库和自建的CKC-SD数据库上，平均识别准确

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：818176
    • 提供者：weixin_38568031

  1. 基于声音空间梯度的高稳健性击键识别方法

  2. 针对声音信号受实际环境噪声影响引起耳蜗倒谱系数（CFCC）波动是导致击键内容识别率低的主要原因，研究相邻键CFCC之间的空间特征，建立基于点的CFCC空间梯度结构；在此基础上，在训练集和测试上研究CFCC空间梯度对击键内容识别的影响及确切邻域的点选取；最后，建立基于声音的高稳健性击键内容识别方法。在不同环境下进行的实验表明，所提CFCC空间梯度声音特征效果较好，识别准确率为96.15% 。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38693753

  1. 基于LPCC的不同频率段语音智能识别方法研究

  2. 传统语音智能识别方法对于语音的识别精度较低，识别语音的错误率较高，识别效果并不理想。基于上述问题，针对语音的智能识别研究出了一种基于LPCC的不同频率段语音智能识别方法。首先根据不同频率段，采用线性预测模型提取出线性预测倒谱系数，对语音的声音特征进行详细描述，再通过梅尔频率倒谱系数捕捉语音的频率视谱信息，最后选择合适的声学基础元素，构建HMM声学模型，并对所获取的声学模型通过MLE准则进行集中测试，充分发挥模型的可训练性、可扩展性与精确性的作用，进而提高语音识别的精确度。为检测识别方法效果，进行

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38728277

  1. 基于倒谱预处理技术的语音增强算法研究

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-30
    • 文件大小：786432
    • 提供者：weixin_38602098
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