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c++code.rar
- 这个文件是一个C++语音合成源代码 就是输入一段文字 可以用它转换成语音 ,This document is a C++ Speech synthesis is the source code input section of the text can use it to convert voice
HHT
- 台湾国立中央大学开发的EMD-HHT算法,其中,EMD-HHT的创始人为该中心的主任.-EMD-HHT IS SPECIALLY DESIGNED FOR PROCESSING NONSTATIONARY AND NONLINEAR SIGNALS. IT CAN DECOMPSE SIGNALS AND THEN RECONSTRUCT SIGNALS ACCORDING TO SOME CRITERIA. AFTER THE PROCESS, SIGNALS WOULD HAVE HIGH
HHT
- 目前，互联网上HHT信号处理技术有 三种实现方式，采用MATLAB编程语言，一种是法国研究者设计的G Rilling 2007 另一种是MATLAB文件交换中心由Alan Tan开发的plot_hht程序包，第三种是台湾中央大学数据研究中心提供的EEMD包。 其中，我使用了plot_hht程序包，其使用了三个终止条件，驻留分量的单调性，极值点与零点的个数相差不超过1，还有黄锷1998经典文献提出的 SD>0.1，单调性的判断，并不是去
speech-enhancement
- 本资料涵盖了几乎所有的语音增强方面的方法，主要有谱减法，听觉掩蔽，最小均方误差，维纳滤波以及一些非主流的方法，这些对于研究语音增强的人来说是很有帮助的-The data cover almost all aspects of speech enhancement methods, the main spectral subtraction, auditory masking, minimum mean square error, Wiener filtering as well as some
voiceregize(vc)
- 声纹识别源程序，使用vc++6.0编写的。可以完整运行的。-Voiceprint identification source, use vc++6.0 prepared. Can complete run.
WAV_DAT
- 语音信号WAV格式转换DAT格式。用于读入语音文件转换DAT格式，便于程序分析-WAV format voice signal DAT format. Used to read audio file conversion DAT format, easy to program analysis
sssss
- 基于labview的语音识别程序希望对大家有所帮助，谢谢分享-programme about labview
Input
- 一个语音输入法源码，调用搜狗拼音输入法来输入，实现了大部分功能，Delphi语言。-A voice input source code , call the sougou pinyin input, include main function , Delphi language.
speech
- 完成基于MFCC的语音识别系统仿真，文件中带有完成语音识别训练的源文件-Completion of MFCC-based speech recognition system simulation, document the completion of speech recognition training with the source file
lpc
- matlab 求线性倒谱系数,用于语音识别-matlab linear cepstral coefficients for speech recognition
fxlms
- ％％ Active Noise Control Using a Filtered-X LMS FIR Adaptive Filter ％ This demonstration illustrates the application of adaptive filters to the ％ attenuation of acoustic noise via active noise control. - Active Noise Control Using a Filtered-X L
LMS
- LMS算法实现自适应滤波 clear close all clc N=10000 设置仿真长度 信号产生参数设定 a1=-0.195 a1=-1.5955 a2=0.95 R0=[1,a1,a2 a1,1+a2,0 a2,a1,1] p=[1,0,0] r=inv(R0)*p 计算理论自相关函数 R=[r(1),r(2) r(2),r(1)] 生成理论自相关矩阵 p1=[r(2),r(3)] 生成互相关 h=inv(R)