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Example6_2
- 用MATLAB实现对一语音信号用不同小波进行分解，提取各层的高低频系数，画出各系数波形，并重构。-MATLAB voice signal to a different wavelet decomposition, from the high levels of low-frequency coefficients. he painted the waveform coefficients, and Reconstruction.
speechfile3
- 将原始语音经过预处理，利用频率弯折小波进行特征提取，该程序为求语音信号的Laguerre系数的程序-original voice after pretreatment, the use of the frequency characteristics of Meander wavelet extraction, The procedure for the sake of the voice signal Laguerre coefficient procedures
MATLAB1
- 利用MATLAB中的小波信号对语音信号的基音提取
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- 摘要：一般的说话人识别系统包括特征提取和识别模型两部分，其中特征参数的选择对系统 的识别性能有关键性的影响，现就特征提取展开研究，介绍了各种常用的语音特征参数及目前 主流的两种参数的提取过程，并论述了小波分析应用于语音特征参数提取中的优势
wavelet_speechenhancing
- 说明小波消噪的理论，阈值估算和提取，给出在MATLAB下阈值估算和消噪的函数，并在语音信号处理中增强语音。
直观的理解DWT变换
- 传统的信号理论，是建立在Fourier分析基础上的，而Fourier变换作为一种全局性的变化，其有一定的局限性。在实际应用中人们开始对Fourier变换进行各种改进，小波分析由此产生了。小波分析是一种新兴的数学分支，它是泛函数、Fourier分析、调和分析、数值分析的最完美的结晶；在应用领域，特别是在信号处理、图像处理、语音处理以及众多非线性科学领域，它被认为是继Fourier分析之后的又一有效的时频分析方法。 小波变换与Fourier变换相比，是一个时间和频域的局域变换因而能有效地从信号中提取
MFCCcanshu
- 6篇有关语音识别特征参数的科技论文，主要包括MFCC参数LPCC参数以及小波应用于特征提取的研究-6 on the speech recognition feature parameters of scientific papers, including MFCC parameters LPCC parameters and wavelet feature extraction applied to the study
jiyuxiaobobianhuandeyuyintezhentiqu
- 基于不变集多小波的语音特征参数提取研究 用小波变换替代傅立叶变换和梅尔滤波-Based on the invariant set Multiwavelet voice characteristic parameter extraction for research of wavelet transform and Fourier transform alternative Mel filter
waveletanalysisandapplication
- 小波分析及其应用，详细介绍了小波变换原理和基本方法，还重点介绍小波变换在语音和图像处理、信号检测、多尺度边缘提取等领域的应用。-Wavelet analysis and applications, described in detail wavelet transform principles and basic methods, but also focuses on Wavelet Transform in the voice and image processing, signal det
hhh
- ：由于许多传统的去噪方法在强背景噪声情况下提取声音信号的能力变弱甚至失效， 提出 应用独立成分分析( I C A) 方法对声音信号进行特征提取， 并证明了这种 I C A 变换能增强语音和音 乐信号的超高斯性． 在此基础上， 应用 I C A基函数作为滤波器， 通过阈值化的去噪方法对含有强高 斯背景噪声的声音信号进行去噪仿真实验． 结果表明， 本方法明显优于传统的均值滤波和小波去噪 方法， 为强背景噪声下弱信号的检测提供 了新的途径．-: As many of the t
20020911
- 基于小波变换的语音基频提取新算法，基于小波变换的语音基频提取新算法-Based on wavelet transform new algorithm for speech fundamental frequency extraction based on wavelet transform new algorithm for speech fundamental frequency extraction
report4
- matlab基于小波变换的语音增强处理，语音增强的主要目标，就是从带噪语音信号中提取尽可能纯挣的原始语音-matlab speech enhancement based on wavelet transform processing, the main objective of speech enhancement, is from the noisy speech signal to extract the original voice as pure earn
Wavelet
- 传统的信号理论，是建立在Fourier分析基础上的，而Fourier变换作为一种全局性的变化，其有一定的局限性。在实际应用中人们开始对Fourier变换进行各种改进，小波分析由此产生了。小波分析是一种新兴的数学分支，它是泛函数、Fourier分析、调和分析、数值分析的最完美的结晶；在应用领域，特别是在信号处理、图像处理、语音处理以及众多非线性科学领域，它被认为是继Fourier分析之后的又一有效的时频分析方法。 小波变换与Fourier变换相比，是一个时间和频域的局域变换因而能有效地从信号中提
Wavelet-Analysis
- 小波分析是建立在泛函分析、调和分析、数值分析、逼近论和傅里叶分析等的基础上发展起来的新的时频分析方法。与经典的傅里叶分析相比较，小波变换是空间(时间)和频率的局部变换，因而能有效地从信号中提取信息，因此小波分析有着许多显著的优点。小波变换是空间(时间)和频率的局部变换，因而能有效地从信号中提取信息。通过伸缩和平移等运算功能可对函数或信号进行多尺度的细化分析，解决了Fourier变换不能解决的许多困难问题。 小波分析是时间—尺度分析和多分辨分析的一种新技术，它在信号分析、语音合成、图像识别、计
xiaoboquzao
- 采用小波去噪的方法对语音信号进行分解和重构，进而提取有效成分，实现信号的去噪-Wavelet denoising method of voice signal decomposition and reconstruction, and then extract the active ingredients, for signal denoising
dtw
- 本为主要阐述了小波变换在语音信号去噪的应用，语音端点的检测，语音特征的提取及一种简单的语音识别算法。-This is mainly expounds the wavelet transform in the application of speech signal denoising, speech endpoint detection, speech characteristics of the extraction and a simple speech recognition algori
wavelet
- 用MATLAB对一语音信号进行小波分解，然后对其各层系数进行处理以达到小波抑制的目的，重构处理后的信号，画出波形分析；用MATLAB实现对一语音信号用不同小波进行分解，提取各层的高低频系数，画出各系数波形，并重构；用MATLAB对一图象分别用不同小波分解，观察高低频部分进行重构，比较重构误差，再进行阈值消噪，比较消噪前后图象；用MATLAB对一语音信号进行小波分解，分别用强阈值，软阈值，默认阈植进行消噪处理。-Wavelet decomposition and reconstruction
Sound_letwave
- 实现的一个基于小波变换的语音基因周期的提取-Achieve Voice genes cycle extraction based on wavelet transform
coefficient
- 基于小波变换的语音信号系数提取，简单易懂-The coefficients of speech signal based on wavelet transform are extracted, It is easy to understand.
mfc
- matlab中简单语音处理，包括小波滤波，端点检测和mfcc参数提取，输出amf为所读取的语音文件24*1维的mfcc参数(Matlab simple voice processing, including wavelet filtering, endpoint detection and MFCC parameter extraction, output amf for the read voice file 24*1 dimensional MFCC parameters)