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  1. 语音信号的倒谱分析过程PPT

  2. 语音信号的倒谱分析是语音信号处理的关键技术之一，特别是在特征提取中有特别的作用。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-07-09
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：Jedi2000

  1. 语音信号去混响原理与技术

  2. 语音信号去混响技术在通信、语言识别等方面有重要应用。介绍了国内外相关研究动态和方法, 阐述了 声音混响过程和倒谱法去混响原理, 简要介绍了传声器阵列- 倒谱法去混响技术。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-07-28
    • 文件大小：247808
    • 提供者：yeyanbin

  1. 语音信号倒谱的matlab程序

  2. 我自己编写的求语音信号倒谱的程序，并且将求解结果和matlab工具箱自带的倒谱函数计算结果相对比，两者完全一致。通过这个程序，也可以加强对matlab自带函数的理解

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-12-29
    • 文件大小：507
    • 提供者：carrot_mj

  1. 基于倒谱的语音特性提取算法设计及其实现

  2. 在语音信号处理中，常用的语音特性是基于Mel频率的倒谱系数（MFCC）以及一些语音信号的固有特征，如共振峰和基音频率等。倒谱可以较好地将语音信号中的激励信号和声道响应分离，并只需要用十几个倒谱系数就能较好地描述语言信号的声道响应，在语音信号处理中占有很重要的位置。本论文设计了基于倒谱的语音特性参数提取算法，并在Matlab中予以实现。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-04-15
    • 文件大小：832512
    • 提供者：jy00272082

  1. 倒 谱 法 基 音 检 测

  2. 语音的倒谱是将语音的短时谱取对数后再进行IDFT得到的,所以浊音信号 的周期性激励反映在倒谱上是同样周期的冲激。借此,可从倒谱波形中估计出基 周期。一般把倒谱波形中第二个冲激,认为即是对应激励源的基频。

  3. 所属分类：项目管理

    • 发布日期：2011-03-10
    • 文件大小：22528
    • 提供者：qwsophia04

  1. 利用matlab设计的阿拉伯数字的倒谱分析

  2. 本设计主要是利用了matlab软件对阿拉伯数字的语音信号进行了倒谱分析，并通过分析结果比较各个阿拉伯数字的倒谱的差异.............

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2011-05-05
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：lhc411316

  1. 语音识别技术文章.rar

  2. 第一部分 基本理论 第2章 听觉机理和汉语语音基础 2. 1 概述 2.2 听觉机理和心理 2.2.1 语音听觉器官的生理结构 2.2.2 语音听觉的心理 2.3 发音的生理机构与过程 2.4 汉语语音基本特性 2.4. 1 元音和辅音 2.4.2 声母和韵母 2.4.3 音调(字调) 2.4.4 音节(字)构成 2.4.5 汉语的波形特征 2.4.6 音的频谱特性 2.4.7 辅音的频谱特性 2.4.8 汉语语音的韵律特征 2.5 小结 参考文献 第3章 语音信号处理方法--时域处理 3.1

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-05-12
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：wangjunhui1984

  1. 基于倒谱特征的语音端点检测

  2. 基于倒谱特征的语音端点检测，来对语音信号进行识别的算法

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2012-09-02
    • 文件大小：32768
    • 提供者：huao1990

  1. 基于倒谱图判断浊音的基音周期MATLAB仿真 语音信号处理

  2. 基于倒谱图判断浊音的基音周期MATLAB仿真 包含MATLAB代码和语音文件

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-06-30
    • 文件大小：22528
    • 提供者：u012933021

  1. 语音信号梅尔倒谱系数（MFCC）计算，matlab代码

  2. 本代码实现读入语音信号，提取该信号的梅尔倒谱系数，为后面的声音模板匹配打基础

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-04-18
    • 文件大小：1024
    • 提供者：lebronze

  1. 语音信号MFCC特征提取

  2. 项目包含全部的代码，实现wav格式的语音信号的MFCC特征提取。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-06-07
    • 文件大小：35840
    • 提供者：w1745198165

  1. 语音信号倒谱与复倒谱matlab源代码

  2. 利用matlab计算语音信号的倒谱，并从中把语音信号的声门激励信号和声道激励信号分离，分别得到声门激励信号的频谱和声道激励信号频谱。

  3. 所属分类：编解码

    • 发布日期：2018-12-18
    • 文件大小：2048
    • 提供者：weixin_41206227

  1. 使用matlab生成语音信号的倒谱和复倒谱

  2. Cepstral analysis 倒谱分析 complex cepstral 复倒谱 实倒谱是序列的傅里叶变换的幅度的实对数的傅里叶反变换 代码每一步含有注释，方便理解和学习

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2020-05-17
    • 文件大小：564
    • 提供者：qq_42839007

  1. 基于自相关和倒谱法的基音检测改进算法.pdf

  2. 语音信号基音周期检测一直以来都是语音信号处理的关键技术和热点领域。对传统的基音检测方法进行研究分析，提 出基于自相关和倒谱法的基音检测改进算法。先将语音信号进行最小均方误差(LMs)自适应滤波和非线性处理进行语音增强，后 进行自相关法和倒谱法加权平方运算来检测基音周期。经Matlab实验仿真，该算法在低信噪比环境中能精确检测基音周期，较传 统基音检测方法鲁棒性更好、更精确。

  3. 所属分类：编解码

    • 发布日期：2020-03-30
    • 文件大小：755712
    • 提供者：qiliqiang000001

  1. 一种基于倒谱法的基音周期检测改进算法.pdf

  2. 通过对常规语音信号处理分析，设计一种基于倒谱法的基音周期检测改进算法。其过程是先对语音信号进行 预处理、去趋势项处理及去噪声处理，，然后通过语音分析中的线性化处理、伯格算法和中值滤波算法对预处理过的 语音信号进一步优化，并利用仿真软件验证改进增强算法，改进算法可有效的减少外界环境及共振峰等因素的干 扰，相对于常规的语音基音检测算法其鲁棒性、稳定性更强。

  3. 所属分类：编解码

    • 发布日期：2020-03-30
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：qiliqiang000001

  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. 梅尔倒谱系数MFCC的matlab代码

  2. 该函数用于语音信号特征提取，详细用法以及参数设置都有说明，仅供学习参考。函数作者为 Kamil Wojcicki ，使用时必须保持作者备注的信息。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2020-07-20
    • 文件大小：297984
    • 提供者：qq_36999901

  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. 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
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