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搜索资源列表

  1. matlab语音识别

  2. 语音识别在matlab中的实现代码，使用梅尔倒谱（mfcc）提取语音信号特征值

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-04-30
    • 文件大小：567296
    • 提供者：yfkbs

  1. 语音端点检测方法的分析与实现

  2. :本文在研究短时能量和短时过零率两种语音端点检测基本算法的基础上，编程实现了双门限 的端点检测;并进一步根据小波变换的原理，利用小波变换和信号频域统计特性来精确地进行端点检 测;最后，在研究了倒谱的相关理论基础上，实现了将语音数据进行倒谱变换，通过计算倒谱距离，在具 有一定背景噪声环境下进行端点检测的实验。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-02-16
    • 文件大小：403456
    • 提供者：muzbb

  1. 语音数字特真参数mfcc提取程序

  2. Mel频率倒谱参数的计算过程如下: (1)根据公式(1)将实际频率尺度转换为Mel频率尺度。在Mel频率轴上配置L个通道的三角形滤波 器组,L的个数由信号的截止频率决定。 (2)对每帧语音信号进行预加重处理后,求取语音信号的短时自相关函数rx(τ)然后对其进行傅立叶变 换得到短时功率谱

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2010-05-01
    • 文件大小：7168
    • 提供者：ajie0922

  1. 基于HMM和ANN的语音识别方法

  2. 本文对现有的语音识别技术发展现状进行了分析，首先介绍了语 音识别的基本理论，包括语音信号的预处理、端点检测和特征提取。 在此基础上，介绍了三个有效语音识别特征参数—线性预测编码系数 LPC、线性预测倒谱系数LPCC和美尔频率倒谱系数MFCC的具体提 取方法，其次分别讨论了隐马尔可夫模型HMM和人工网络模型ANN 在语音识别中的具体应用，介绍了它们各自的模型训练与识别算法， 最后针对HMM具有很强的对时间归整能力和ANN具有很强的分类 能力，利用它们各自的优点把HMM和ANN结合起来，实验证明，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-04-18
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：virtualwolf

  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. 倒谱检测语音信号

  2. 语音信号的检测 利用倒谱法对合成的语音信号进行检测，对不同的信噪比有不同的结果

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2012-06-25
    • 文件大小：4096
    • 提供者：caserry123

  1. 语音时域特征在浊音基音检测中的应用

  2. 语音信号；周期；基音检测；短时自相关函数；短时平均幅度差函数；倒谱分析

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-07-17
    • 文件大小：573440
    • 提供者：chenhm8888

  1. Mel频率倒谱系数提取及其在声纹识别中的作用

  2. 从说话人的语音信号中提取出说话人的个性特征是声纹识别的关键。本文介绍了一种基于HMM的声纹识别系统，采用能够反映人对语音的感知特性的Mel频率倒谱系数(Me1．Frequency Cepstral Coeficients，MFCC)作为特征参数，取得了很好的结果。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-05-10
    • 文件大小：158720
    • 提供者：u010564810

  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. 语音识别的MATLAB实现

  2. 语音识别的MATLAB实现 声控小车结题报告 小组成员：关世勇 吴庆林 一、 项目要求： 声控小车是科大华为科技制作竞赛命题组的项目，其要求是编写一个语言识别程序并适当改装一个小型机动车，使之在一个预先不知道具体形状的跑道上完全由声控来完成行驶比赛。跑道上可以有坡面，坑， 障碍等多种不利条件，小车既要具有较快的速度，也要同时具有较强的灵活性，能够克服上述条件。 二、 项目分析： 由于小车只要求完成跑道上的声控行驶，所以我们可以使用简单的单音命令来操作，如“前”、“后”、“左”、“右”等。 由于

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-03-03
    • 文件大小：567296
    • 提供者：u012130076

  1. 语音信号基音检测算法的研究

  2. 基音周期是语音信号的重要参数之一，准确而快速的基音周期提取对语音信号的合 成、编码、识别等都具有重要的意义。目前，人们已经从语音信号的时域特性、频域特 性和时频混合特性三个方面出发，提出了许多基音检测算法。经典的语音信号基音检测 算法有：自相关函数法（Autocorrelation Function）(简称 ACF)、平均幅度差函数法 （Average Magnitude Difference Function）（简称 AMDF）、倒谱法和小波变换法等

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2018-04-20
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：qq_41959786

  1. 语音信号处理之（四）梅尔频率倒谱系数（MFCC）

  2. 语音信号处理之（四）梅尔频率倒谱系数,语音信号处理之（四）梅尔频率倒谱系数语音信号处理之（四）梅尔频率倒谱系数语音信号处理之（四）梅尔频率倒谱系数语音信号处理之（四）梅尔频率倒谱系数语音信号处理之（四）梅尔频率倒谱系数语音信号处理之（四）梅尔频率倒谱系数语音信号处理之（四）梅尔频率倒谱系数语音信号处理之（四）梅尔频率倒谱系数语音信号处理之（四）梅尔频率倒谱系数语音信号处理之（四）梅尔频率倒谱系数语音信号处理之（四）梅尔频率倒谱系数语音信号处理之（四）梅尔频率倒谱系数语音信号处理之（四）梅尔频率

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-08-14
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：jiaoyurun

  1. 基于MATLAB的语音端点检测研究.pdf

  2. 该文档主要针对语音识别过程中语音信号的端点检测方法进行研究，主要分析了双门限算法、倒谱算法以及谱熵算法，进行了matlab编程分析，并对比算法效果。 L 帧移 第1帧 第2帧 第3帧 第4帧 帧长

  3. 所属分类：编解码

    • 发布日期：2019-07-08
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：a272915893

  1. 用于语音动画合成的语音特征提取和聚类技术

  2. 在基于图像的人脸语音动画合成过程中，为了保证音频帧和视频帧的精确映射关系，需要提取鲁棒的语音信号特征参数，并对特征参数聚类。本文介绍了直接从原始语音信号中提取LPC复倒谱及短时能量组成特征矢量的方法，以及对特征矢量进行聚类的方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-26
    • 文件大小：95232
    • 提供者：weixin_38565480

  1. 语音处理相关论文（共81篇）

  2. MATLAB环境下基于矢量量化的说话人识别系统.pdf MATLAB环境下的基于GMM模型的说话人识别系统.pdf MATLAB环境下的语音识别系统.pdf 一种基于GMM的说话人识别系统的实现.pdf 一种基于MFCC和LPCC的文本相关说话人识别方法.pdf 一种基于优化小波神经网络的语音识别.pdf 一种基于小波变换和隐Markov模型的声调识别方法.pdf 一种快速说话人搜索算法.pdf 一种改进的基于小波去噪HMM非特定人语音识别算法.pdf 一种改进的说话人识别系统

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-08-08
    • 文件大小：17825792
    • 提供者：csstu

  1. 融合SS、MFCC和PMC技术的语音去噪方法

  2. 为提高语音识别系统在噪音情况下的识别率，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Mel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：2021-03-11
    • 文件大小：524288
    • 提供者：weixin_38645133

  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. 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. 基于加权梅尔倒谱的语音信号共振峰提取算法

  2. 基于加权梅尔倒谱的语音信号共振峰提取算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-28
    • 文件大小：642048
    • 提供者：weixin_38556205
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