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  1. 基于倒谱基音混合参数话者识别程序

  2. 基于VC++的说话人识别程序,提取的特征参数是MEL倒谱系数，使用的方法是矢量量化

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2008-03-20
    • 文件大小：905216
    • 提供者：xing20044725

  1. 基于倒频谱的运动模糊图像PSF参数估计.pdf

  2. 实现了利用倒谱求取运动模糊图像的PSF参数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-05-17
    • 文件大小：325632
    • 提供者：qq1364459095

  1. 基于线性预测残差倒谱的基音周期检测.pdf

  2. 提出一种基于线性预测残差倒谱的基音周期检测算法．该算法对语音信号的线性预测残差信号做倒谱变 换，将其作为基音检测特征．并综合残差倒谱峰、短时能量和短时过零率三种特征，构造一个清浊音判决函数，简化 清浊音判决过程，提高判决精度．在基音周期检测过程中，根据基音连续原则，提出峰值重定位方法，有效降低基音 倍频和半频的错误率．对比实验表明，本文算法的性能不仅较之传统的倒谱方法有明显改善，同时也优于目前效果 较好的YIN算法和多尺度小波算法．

  3. 所属分类：编解码

    • 发布日期：2020-03-30
    • 文件大小：451584
    • 提供者：qiliqiang000001

  1. 基于反向滤波器的倒谱法估计平均骨小梁间距

  2. 基于反向滤波器的倒谱法估计平均骨小梁间距，黄凯，他得安，骨小梁间距是评价松质骨微结构状况的主要参数之一，而超声检测骨小梁间距有其独特的优势。本文提出了一种基于反向滤波器的改进的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-06
    • 文件大小：277504
    • 提供者：weixin_38667403

  1. matlab开发-语音倒谱

  2. matlab开发-语音倒谱。低频倒谱提升对对数幅度语音谱的平滑效应

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-24
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38743506

  1. matlab开发-短时间倒谱与可实现性比较

  2. matlab开发-短时间倒谱与可实现性比较。通过短时倒谱计算（倒谱图）进行时间队列分析。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-23
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_38744375

  1. 基于倒谱距离的采煤机煤岩截割振动信号识别

  2. 在基于煤岩截割振动信号分析的煤岩界面识别过程中,针对常规时频域分析方法对噪声敏感、振动信号能量变化适应性差等问题,提出一种基于倒谱距离的采煤机煤岩截割振动信号识别方法。通过分析振动传感器采集的采煤机不同负载状况下的截割振动信号,得出结论:与采煤机割岩状态相比,割煤状态下得到的振动信号与空载状态下的标准信号的倒谱距离更大;割岩状态下振动信号的倒谱距离呈明显的周期性,且周期为滚筒旋转1周的时间,而割煤状态下的振动信号无此特征。工业试验结果表明,该方法在煤岩硬度差大于10 MPa时,识别准确率达75%

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-27
    • 文件大小：238592
    • 提供者：weixin_38677585

  1. 基于离散小波变换和复倒谱的音频水印算法

  2. 离散小波变换和复倒谱的数字音频盲水印算法首先对原始音频数据进行分段处理并对每个音频数据段进行二级离散小波变换,然后对二级小波近似系数做复倒谱变换并修改复倒谱的统计均值以嵌入水印。为了便于观察,水印选用二值可视图像,并利用混沌技术进行了加密处理,加强其安全性。算法提取水印时不需要原始音频信号,实现了水印的盲检测。仿真实验证明了算法的鲁棒性和不可感知性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-23
    • 文件大小：464896
    • 提供者：weixin_38628175

  1. 倒谱分析求其调制频率

  2. 对信号进行倒谱分析，将图形显示出来，提取其调制频率

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-02-25
    • 文件大小：570
    • 提供者：seuwangfei

  1. 梅尔频率倒谱系数（mfcc）及Python实现

  2. 主要为大家详细介绍了语音识别之梅尔频率倒谱系数及Python实现，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-19
    • 文件大小：98304
    • 提供者：weixin_38735182

  1. 梅尔倒谱系数（MFCC）实现

  2. 主要为大家详细介绍了梅尔倒谱系数(MFCC)实现，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-19
    • 文件大小：58368
    • 提供者：weixin_38564503

  1. 通信与网络中的基于MAP算法和高阶倒谱归整的电话语音识别方法

  2. 基于MAP算法和高阶倒谱归整的电话语音识别方法 [日期：2005-12-27] 来源：电子技术应用  作者：徐 洁 杨鼎才 [字体：大 中 小] 　    摘要：介绍一种融合最大后验概率算法和改进的高阶倒谱归整的抗噪声语音识别方法。将最大后验概率算法用于特征空间来估计电话通道特性（通道差的估计），用分段高阶倒谱归整进行后续补偿，可以同时减少电话语音中卷积噪声和加性噪声的影响。实验结果验证了该方法的有效性，与传统的倒谱均值减相比，训练库中识别率从46.3%提高到87.5%。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-13
    • 文件大小：81920
    • 提供者：weixin_38730331

  1. 梅尔倒谱系数（MFCC）实现

  2. 本文实例为大家分享了梅尔倒谱系数实现代码，供大家参考，具体内容如下 author: zoutai file: mymfcc.py time: 2018/03/26 descr iption: from matplotlib.colors import BoundaryNorm import librosa import librosa.display import numpy import scipy.io.wavfile from scipy.fftpack import dct imp

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-31
    • 文件大小：57344
    • 提供者：weixin_38672739

  1. 梅尔频率倒谱系数（mfcc）及Python实现

  2. 语音识别系统的第一步是进行特征提取，mfcc是描述短时功率谱包络的一种特征，在语音识别系统中被广泛应用。 一、mel滤波器 每一段语音信号被分为多帧，每帧信号都对应一个频谱（通过FFT变换实现），频谱表示频率与信号能量之间的关系。mel滤波器是指多个带通滤波器，在mel频率中带通滤波器的通带是等宽的，但在赫兹（Hertz）频谱内mel滤波器在低频处较密集切通带较窄，高频处较稀疏且通带较宽，旨在通过在较低频率处更具辨别性并且在较高频率处较少辨别性来模拟非线性人类耳朵对声音的感知。 赫兹频率和梅尔频

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-26
    • 文件大小：94208
    • 提供者：weixin_38641561

  1. 通过梯度倒谱分析对单个模糊图像进行PSF估计

  2. 通过梯度倒谱分析对单个模糊图像进行PSF估计

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38614417

  1. 倒谱参数稀疏分解下的汉语音谎言检测

  2. 倒谱参数稀疏分解下的汉语音谎言检测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38500607

  1. mfcc：根据浏览器中的麦克风输入计算MFCC（梅尔频率倒谱系数）。 （TypeScript）-源码

  2. mfcc：根据浏览器中的麦克风输入计算MFCC（梅尔频率倒谱系数）。 （Typescr ipt）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：167936
    • 提供者：weixin_42117082

  1. 语音信号的动态时频倒谱特征

  2. 汉语方言辨识中常用的转移差分倒谱(SDC)特征往往存在较多的冗余信息.对此,提出动态时频倒谱(DT-FC)特征.首先对倒谱矩阵进行离散余弦变换(DCT),然后对变换后的矩阵元素进行重组.基于新特征,在高斯混合模型系统下对闽、粤、吴3种方言进行辨识.实验结果表明,DTFC特征的性能明显优于SDC特征,其平均辨识率可达98.89%,较SDC特征提高了3.1%.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：449536
    • 提供者：weixin_38712416

  1. 基于语音的性别识别：使用梅尔频率倒谱系数（MFCC）和高斯混合模型（GMM）的基于语音的性别识别-源码

  2. 基于语音的性别识别 基于语音的性别识别，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：2021-02-05
    • 文件大小：18874368
    • 提供者：weixin_42120997

  1. MelGeneralizedCepstrums.jl：Mel广义倒谱分析-源码

  2. MelGeneralizedCepstrums.jl：Mel广义倒谱分析

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42113754
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