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zishiying
- 自己编的程序，自适应噪声对消语音增强，参考噪声与输入噪声是相关的情况。-Own procedures, Adaptive Noise Cancellation of Speech Enhancement, reference noise and input noise are relevant.
zishiyingduixiao
- 自己编的，改进的自适应语音增强算法，且参考噪声与输入噪声不相关。-Own, and improved adaptive speech enhancement algorithm, and the reference noise and input noise are not relevant.
DSPalgorithm
- 现代数字信号处理的几种算法对语音噪声的消除以及模拟调制AM，数学中的希尔伯特变换-Modern Digital Signal Processing Algorithms for the elimination of noise on the voice, as well as analog modulation AM, Hilbert Transform in Math
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
speech
- 本文首先总结了现有典型的语音端点检测算法，分析了其中几种 端点检测算法所选用的特征，给出了仿真结果和一些改进。随后提出 了噪声环境下两种语音端点检测新算法。算法一:从基于人耳的听觉 系统出发，对Mel标度滤波器组进行研究，提出了语音信号的一种新 的自适应时频参数，该参数既考虑了声道响应，又符合人耳听觉特性， 仿真结果表明了它的优越性。算法二:结合抗噪性能好的Mel倒谱距 离和多带能量嫡特征提出了一种改进的孤立词端点检测算法，该算法 不需要估计背景噪声来调整门限闽值，仿
enframe
- 语音端点检测算法，在matlab里面实现语音端点的准确检测。为读者开发噪声环境下的精确VAD提供思路.-voice endpoint detection algorithm in Matlab voice inside the precise endpoint detection. Readers development under noisy environments to provide accurate VAD ideas.
adaptivefilter
- 自适应噪声对消器，消除语音中的噪声，算是探讨性质的小程序吧-Adaptive noise cancellation, and voice in the elimination of noise
yuyinzhengqiang
- 用减谱法进行语音增强，效果还不错。 读入语音，调整噪声水平即可。-Spectral method used by speech enhancement, the effect was not bad. Read into the voice, the noise level can be adjusted.
a
- 本程序是对语音信号去除噪声。MATLAB编写-This procedure is a speech signal to remove noise. MATLAB prepared
wavelet_packet_denoise
- 基于小波包分解的语音去噪，根据熵谱概率密度函数估计阈值，去除实际环境噪声。-Based on wavelet packet decomposition of the voice de-noising, in accordance with spectral entropy probability density function estimated threshold, the actual removal of environmental noise.
signal_noise_SNR
- 介绍对语音信号叠加白噪声或指定的噪声，满足一定的信噪比，又提供了检验带噪语音信噪比的函数。-Introduction of the voice signal superimposed noise, white noise or designated to meet a certain signal to noise ratio, but also provides a test signal to noise ratio of Noisy Speech function.
Speech_Enhancement_Using_Sub-band_Spectral_Analysi
- 提出一种有效的语音增强算法，该算法使用重叠相加FF-r滤波器进行谱幅度估计，给出噪声估计的两个均值参数，此参数适用于任何噪声．而且进行噪声估计无需检测语音间隙，无需VAD的运算过程，克服了单信道噪声 压缩算法的缺点．-An effective speech enhancement algorithm using the overlap-add FF-r filter in spectral amplitude estimation, given the noise mean estimate
jcwtlib-0.01.tar
- 独立成分分析（Independent Component Analysis, ICA）是近年来发展起来的一种有效的盲分离技术，最早是由法国学者Herault和Jutten于1986年提出。ICA方法的提出最初是用来解决“鸡尾酒会”问题，其过程可以归纳为，在源信号与传输通道参数均未知的情况下，仅根据源信号的统计特性，出现测信号恢复出源信号。ICA分析的关键在于根据一定的优化准则建立描述输出信号独立程度的优化判据，即目标函数，并设计相应的优化算法，寻求最优的分离矩阵，使得输出信号中各分量尽可能相互独
IEEEXplore[1]
- 一种改进的语音增强算法的 子空间上的先进。它可以减少残留噪声引起的 -An Improved Algorithm for Speech Enhancement Advanced sub-space. It can reduce the residual noise caused by
speech
- 运用matlab仿真实现语音增强和噪声消除的功能-Matlab simulation using voice enhancement and noise reduction features
hmm
- hmm文件时运用HMM算法实现噪声环境下语音识别的。其中vad.m是端点检测程序；mfcc.m是计算MFCC参数的程序；pdf.m函数是计算给定观察向量对该高斯概率密度函数的输出概率；mixture.m是计算观察向量对于某个HMM状态的输出概率，也就是观察向量对该状态的若干高斯混合元的输出概率的线性组合；getparam.m函数是计算前向概率、后向概率、标定系数等参数；viterbi.m是实现Viterbi算法；baum.m是实现Baum-Welch算法；inithmm.m是初始化参数；trai
noise
- 语音噪声压缩新算法,一种基于vad的语音噪声抑制方法。这种新算法源于vad 技术及谱减法，它先对含噪声信号进 行vad处理，而后是基于感知掩蔽阈值的谱减法运算，降低噪声，获得清晰的增强信号。与其它算法相比，其效果更好，语 音听测试证明了这一点。-New algorithm for speech compression noise, a noise reduction of speech based vad method. This new algorithm derived from v
xiaoboquzao
- 小波去噪matlab程序,在噪声环境下语音信号的增强,语音信号为读入的声音文件,噪声为正态随机噪声,在小波基 db3 下进行一维离散小波反变换.-Matlab wavelet denoising procedure, noise enhancement of speech signals, speech signal is read into the sound file, the noise is normal random noise, the wavelet ' db3' u
xiaoboquzao
- 小波去噪程序 在噪声环境下语音信号的增强 语音信号为读入的声音文件 噪声为正态随机噪声 -Wavelet denoising process voice signals in a noisy environment, the enhanced speech signal into a sound file for read noise is normal random noise
vad_osf
- 通过计算短时信号熵，与阈值比较，得到判决结果。并采用顺序统计滤波器（最大值滤波器）对所得熵值滤波，提高判决精度。 能有效的分辨出语音信号和噪声信号，且通过后端平滑处理，使语音检测结果更加集中。-VAD based on short-time entropy, precision improved by using order-statistical-filter, VAD result is smoothed to make the result more accurate.