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matlab--pitch-detection
- 语音基音频率的检测方法matlab编程 自相关法和同态滤波法-Pitch detection methods matlab programming frequency autocorrelation and homomorphic filtering
dspdesign
- 通过Matlab GUI创建用户界面，对语音信号进行频谱分析及滤波,高通、低通、带通等 -Created by Matlab GUI user interface, the speech signal spectrum analysis and filtering, high pass, low pass, band pass, etc.
voice-filtering-process
- matlab应用实例-语音滤波程序，使对matlab编程的简单应用跟熟悉-matlab examples- voice filtering process, so that a simple application of matlab with the familiar programming
soundprocessing
- 基于matlab对语音信号进行频谱分析，加入高斯噪声，再使用FIR高通、巴特沃斯低通、FIR带通滤波器进行滤波处理-Spectral analysis of the speech signal, adding Gaussian noise, and then use high-pass, low pass, band pass filter for filtering
an-equalizer_matlab
- 语音均衡器 在MATLAB下编程使用，具有一些实现语音滤波，频谱分析的功能-Voice Equalizer programming under the MATLAB
speech enhance GUI
- 使用维纳滤波、谱减法和自适应滤波法在matlab环境下实现语音降噪处理的源代码，并实现了GUI用户图形界面设置，参数可调。-Using Wiener filtering, spectral subtraction and adaptive filtering in matlab environment voice noise reduction processing source code, and implement a GUI graphical user interface setting
MATLAB-SINGAL-PROCESSING
- 对采集的语音信号进行滤波，谱分析，并进行前后时域和频域波形比较。可选择IIR和FIR滤波器进行高通，低通和带通滤波。-To obtain the voice signal filtering, spectrum analysis, and the time domain and frequency domain waveform and compared. Can choose IIR and FIR filter for qualcomm, low pass and bandpass filt
MATLAB-DSP
- 基于MATLAB的语音信号分析及滤波(DSP课程设计说明书) 设计题目、内容及要求 课程设计的题目：基于MATLAB的语音信号分析及滤波。 课程设计的内容：录制一段个人自己的语音信号,并对录制的信号进行采样 画出采样后语音信号的时域波形和频谱图 给定滤波器的性能指标,采用窗函数法和双线性变换设计滤波器,并画出滤波器的频率响应 然后用自己设计的滤波器对采集的信号进行滤波,画出滤波后信号的时域波形和频谱,并对滤波前-Design based on MATLAB voice signal analys
voice-signal-processing
- matlab语音信号滤波处理，可自己设定参数直接运行得出结果-matlab voice signal filter processing can set their own parameters run directly on the outcome of
matlab-denoise-of-voice
- 利用matlab读入语音信号，加入噪声后滤波，并演示效果-Matlab reading the speech signal, filtering, and demonstrate the effect of the added noise
matlab实现语音增强
- 本程序包括用维纳滤波和卡尔曼滤波两种方法实现去噪，以实现语音增强。音频文件为wav格式，采样率44100。噪声为高斯白噪声样本。
Matlab-speech-process
- 对语音信号的频谱分析，滤波，GUI界面设置，更加方便的进行语音的频谱分析与滤波处理。-The spectrum of the speech signal analysis, filtering, GUI interface settings, be more convenient for the voice spectrum analysis and filtering process.
matlab
- 1. 给一段原始的语音信号（可以是自己录制的一段语音），加上一频率为3.8kHz的高频余弦噪声和频率为3.6kHz的高频正弦噪声（幅度自己可以选择），用窗函数设计一滤波器（要求最小阻带衰减为50dB）对加噪后的语音信号进行滤波，画出滤波器的频率响应曲线，画出滤波前后的时域图和频谱图。 需要用到的函数： fir1 用窗函数设计FIR滤波器的函数 2. 用GUI设计一界面（如图1所示）完成如下功能： 1） 输入一语音信号，画出语音信号的时域图和频谱图； 2） 对语音信号加噪处理，
matlab-audio-processing-and-GUI
- 关于语音处理的matlab代码，以GUI界面形式展开，音效处理的功能有声音的快放慢放、高低通滤波、音量的增强和减弱等，实现效果佳，可供大家参考-On speech processing matlab code to form a GUI interface to start, there are sound audio processing features fast slow release, low-pass filtering, raise and lower the volume, to
Matlab-Audio-Filter
- Matlab对语音信号进行频谱分析及滤波.-Matlab Audio Filter.
matlab
- matlab 读取一段wav格式文件，进行试听，频率检测和语音信号的分析，再进行噪声处理，IIR低通滤波，IIR高通滤波，FIR低通滤波，FIR高通滤波，最后输出处理过的语音信号并试听处理过的语音文件。-Matlab read a wav format file, audition, frequency detection and analysis of speech signals, and noise, IIR low pass filter, IIR high pass filter, F
Voice Discern For STM32F
- 于市售 STM32 开发板上实现特定人语音识别处理项目。识别流程是：预滤波、ADC、分帧、端点检测、预加重、加窗、特征提取、特征匹配。端点检测(VAD)采用短时幅度和短时过零率相结合。检测出有效语音后，根据人耳听觉感知特性,计算每帧语音的 Mel 频率倒谱系数(MFCC)。然后采用动态时间弯折(DTW)算法与特征模板相匹配,最终输出识别结果。先用Matlab对上述算法进行仿真，经数次试验求得算法内所需各系数的最优值。而后将算法移植到 STM32 开发板上，移植过程中根据 STM32 上存储空间相
MATLAB
- 语音信号经过低通，高通，带通，带阻四个滤波器，比较滤波前后的功率谱，以及去噪能力-Voice signal through the low-pass, high-pass, band-pass, four band-elimination filter, compared before and after the power spectrum of the filter, and the denoising ability
数字信号处理
- 制一段个人自己的语音信号，并画出该信号的时域波形和频谱图；再录制一段同样长时间的背景噪声叠加（加法叠加）到语音信号中，分析叠加前后信号频谱的变化；设计一个合适的滤波器，把改造生滤除；最后回放语音信号。(peech signal processing for a period of one's own, and draw the signal time-domain waveform and frequency spectrum; background noise superimposed and
chenxu
- （1）录制一段语音信号，完成对信号的采样，画出信号的时域波形和频谱图，确定信号的频谱范围； （2）给信号叠加噪声（噪声类型分为如下几种：a白噪声；b单频噪色（正弦干扰）；c多频噪声（多正弦干扰）；d其它干扰。），画出受噪声干扰的信号时域波形和频谱图； （3）采用窗函数法设计FIR低通滤波器，画出滤波器的频响特性图； （4）用所设计的滤波器对受噪声影响的信号进行滤波，画出滤波后语音信号的时域波形图和频谱图； （5）对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化；回放语音信号，并与原始语音信号对比