注册会员 | 设为首页 | 加入收藏夹
您好，欢迎光临本网站！[请登录] ！[注册会员]！  

搜索资源列表

  1. 数字通信信号的参数估计与干扰技术研究

  2. 本文在前人工作的基础上，结合通信侦察和干扰的实际应用要求，主要讨论了常 见数字通信信号的调制参数估计和DS、混合SFH/DS扩频信号的扩频参数估计问题 以及针对FSK和PSK的干扰样式研究。所做的工作主要包括： 1、针对扩频、低截获抗干扰通信中，低信噪比下的载波估计问题，采用高阶循 环矩的一个子集，提出利用该组特定高阶循环矩导出的特定循环累积量来精确估计信 号载波的方法。对不同数字调制ASK、FSK、PSK、QAM和MSK，分别计算了其特 定循环累积量，并证明其仅在循环频率等于载波频率时不为零

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-01-06
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：guangyu99

  1. 语音信号处理 胡航

  2. 本书系统地介绍了语音信号处理的基础、概念、原理、方法与应用，以及该学科领域取得的新进展，同时介绍了本门学科的背景知识、发展概况、研究现状、应用前景和发展趋势与方向。既着重基本理论、方法的阐述，又着重新方法和新技术。全书分3篇共17章，其中第1篇语音信号处理基础，包括第1章绪论，第2章语音信号处理的基础知识；第2篇语音信号分析，包括第3章至第9章，介绍语音信号的各种分析方法和技术，包括时域分析、短时傅里叶分析、同态滤波及倒谱分析、线性预测分析、矢量量化技术、隐马尔可夫模型技术以及语音检测分析；第

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-02-03
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：sdfk13

  1. 作为说话人识别特征参量的MFCC的提取过程

  2. 作为说话人识别特征参量的MFCC的提取过程，Mel频率倒谱系数（MFCC）是语音信号的 频域参数，它是一种基于人耳对语音频率的非线形感 知特征的描述

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2012-03-01
    • 文件大小：186368
    • 提供者：dcdos139

  1. 支持向量机对语音的识别

  2. 自动语音情感识别器（SER）是目前具有广泛的应用人机交互（HCI）领域的研究课题。语音特征，如Mel频率倒谱系数（MFCC ）和梅尔能谱动态系数（本中心） ，都是从言语交流中提取的。支持向量机（SVM）作为分类器对柏林情绪数据库中的不同情绪状态进行分类，如愤怒，快乐，悲伤，中性，恐惧。 LIBSVM是用于情绪的分类。性别无关的情况下给出了93.75％的分辨率，男性语音94.73％ 和女性语音的100 ％ 。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-05-09
    • 文件大小：137216
    • 提供者：liuna11322

  1. hmmPlatform

  2. 语音分析平台（不包括HMM模型） 平台源码中提供了语音文件的提取和处理方法，时域分析（预处理/能量/振幅/过零/端点检测），频域分析（fft/功率谱/倒谱）和矢量量化的实现(搜集转发)-voice analysis platform (not including HMM) platform to provide a source document voice extraction and processing methods , time-domain analysis (pretreatme

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2012-05-31
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：gzgard

  1. hmmPlatform

  2. 语音分析平台（不包括HMM模型） 平台源码中提供了语音文件的提取和处理方法，时域分析（预处理/能量/振幅/过零/端点检测），频域分析（fft/功率谱/倒谱）和矢量量化的实现(搜集转发) voice analysis platform (not including HMM) platform to provide a source document voice extraction and processing methods , time-domain analysis (pretreatme

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2012-05-31
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：sampeans

  1. 基于Matlab实现mfcc算法

  2. 在语音识别系统中，特征参数提取尤为重要，Mel倒谱参数（MFCC）算法是将语音从时域变换到倒谱域上，MFCC能更充分地描述了人耳听觉系统非线性地特点，性能上要明显优于之前的LPCC。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-11-01
    • 文件大小：859
    • 提供者：kanchenxi

  1. mfcc特征提取 语音识别特征提取

  2. MFCC：Mel频率倒谱系数的缩写。Mel频率是基于人耳听觉特性提出来的，它与Hz频率成非线性对应关系。Mel频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系，计算得到的Hz频谱特征，MFCC已经广泛地应用在语音识别领域。由于Mel频率与Hz频率之间非线性的对应关系，使得MFCC随着频率的提高，其计算精度随之下降。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-12-01
    • 文件大小：1024
    • 提供者：honeyrr

  1. labview数据采集和信号处理

  2. 基于daqmx数据采集labview信号处处理，傅里叶变化 时域分析，功率谱分析，倒谱分析

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-12-24
    • 文件大小：133120
    • 提供者：duanweitianhai

  1. 基于MFCC的GMM的语音识别

  2. 语音识别的Matlab代码，提取的特征为Mel频率倒谱系数，采用的方法为高斯混合模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-03-10
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：wgs1024

  1. 基于倒谱分析的运动模糊图像PSF参数估计

  2. 关于运动模糊图像的一些分析，求点扩散函数的两个参数

  3. 所属分类：项目管理

    • 发布日期：2013-04-07
    • 文件大小：325632
    • 提供者：u010198378

  1. 共振峰提取

  2. 目前的提取语音共振峰的方法比较多，常用的方法有倒谱法、LPC谱估计法、LPC倒谱法，但没有一种方法是十分完美的，为 了系统的深入的研究共振峰的提取，本文对同一帧语音信号进行了不同方法的共振峰提取实验仿真，给出了具体的共振峰频率数 据，同时对不同方法的优缺点进行了科学的、深入的研究分析，用Matlab 对算法进行仿真实现，实验结果表明共振峰的提取方案中 LPCC倒谱法避免了一般同态处理中对复对数的麻烦，可以较为理想的实现对共振峰的提取。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-03-17
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：u014169458

  1. 基于MATLAB的语音识别算法研究

  2. 本论文介绍了双门限语音端点检测理论， 研究了语音特征参数地提取过程， 特征参数包括：线性预测系数（LPC）、线性预测倒谱系数（LPCC）和Mel频率倒 频系数（MFCC）。并研究了3种不同的语音识别算法：DTW算法、VQ算法和HMM算 法。 并且在MATLAB环境中提取了孤立字语音 （十个数字0～9的汉语发音） 的LPCC、 MFCC特征参数，用它们配合上述3种语音识别算法实现了对这些孤立字语音的识 别。

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2014-09-06
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：hdpsy21

  1. mfcc的源程序

  2. mfcc梅尔倒谱程序，可以用来提取梅尔倒谱，国外权威程序经过测试可用

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2015-01-04
    • 文件大小：2048
    • 提供者：yueluowuti517

  1. 故障分析频谱等算法

  2. 故障频谱分析，信号ＦＦＴ变换，倒谱分析，窗函数分析等。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-05-29
    • 文件大小：2048
    • 提供者：siqingqing

  1. 基于信息熵和神经网络的语音端点检测算法研究

  2. 这篇论文先介绍了语音信号处理的一些背景知识，包括语音信号的特点、数字化和预处理等；然后简要描述了几种较为常见的VAD算法：基于短时能量和过零率的端点检测算法、基于LPC倒谱特征的VAD算法、基于HMM模型的VAD算法和频带方差检测法；然后详细讲述了信息熵的概念，并给出了音频幅度熵和谱熵的计算方法，描述了基于信息熵的音频端点检测算法，并给出了试验结果；最后讲述了神经网络的一些背景知识，并结合信息熵与神经网络（MLP）进行VAD的试验，给出了实验结果。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2016-07-18
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：xiaoxio006

  1. mfcc特征提取

  2. 代码中的melcepts.m直接可以用来提取MFCC，MFCC是Mel-Frequency Cepstral Coefficients的缩写，顾名思义MFCC特征提取包含两个关键步骤：转化到梅尔频率，然后进行倒谱分析

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-10-04
    • 文件大小：6144
    • 提供者：zsz_shsf

  1. mfcc提取声音特征

  2. MFCC(Mel-frequency cepstral coefficients):梅尔频率倒谱系数。梅尔频率是基于人耳听觉特性提出来的， 它与Hz频率成非线性对应关系。梅尔频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系，计算得到的Hz频谱特征。主要用于语音数据特征提取和降低运算维度。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2017-10-20
    • 文件大小：4096
    • 提供者：lovesky214

  1. 一个声音模块的C语言实现

  2. 用C语言识别的语音识别，隐马尔可夫模型（HMM）技术，以及线性预测倒谱计算和矢量量化技术

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2008-12-11
    • 文件大小：271360
    • 提供者：tracey05

  1. 基于Matlab的声纹锁

  2. 基于Matlab的声纹锁，利用MFCC作为特征，利用VQ矢量量化方法进行数据处理，再结合欧式距离做模式匹配，最终实现文本相关的声纹锁。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-01-07
    • 文件大小：109568
    • 提供者：u011389706
« 1 2 3 4 5 67 8 9 10 11 »