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9MATLABCHULIXIN
- 第9章共振峰的估算方法259 9.1预加重和端点检测259 9.1.1预加重259 9.1.2端点检测260 9.2倒谱法对共振峰的估算260 9.2.1倒谱法共振峰估算的原理260 9.2.2倒谱法共振峰估算的MATLAB程序261 9.3LPC法对共振峰的估算262 9.3.1LPC法共振峰估算的原理262 9.3.2LPC内插法共振峰的估算263 9.3.3LPC求根法共振峰的估算266 9.4连续语音LPC法共振峰的检测268 9.4.1简
3MATLABYUYIN
- 3.1语音信号的同态处理和倒谱分析30 3.1.1同态处理的基本原理30 3.1.2复倒谱和倒谱31 3.2离散余弦变换34 3.3Mel频率倒谱系数的分析37 3.3.1Mel滤波器组37 3.3.2MFCC特征参数提取38 3.4小波和小波包变换43 3.4.1小波变换43 3.4.2小波包变换44 3.4.3小波包算法45 3.4.4MATLAB中一维小波和小波包变换函数46 3.4.5MATLAB语音信号小波和小波包变换的例子49 3.
speech-analysis
- 对语音进行分析，包括时域分析（包括能量、过零率、互相关函数）和频域分析（包括fft变换、倒谱、LPC）-Speech analysis, including time domain analysis (including energy, zero-crossing rate, the cross-correlation function) and frequency domain analysis (including fft transform, cepstrum, LPC)
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- 语音识别中的端点检测，是基于倒谱特征，可以检测出语音段-Speech Recognition endpoint detection is based Cepstral, can detect speech segments
Log-spectrum--spectrogram-cepstrum
- 对数谱 语谱图和倒谱代码 适用于语音识别 说话人识别 自己编写 亲测可以运行-Logarithmic spectrum and spectrogram cepstrum code for voice recognition speech recognition to write your own pro-test can be run
mfcc
- matlab版本，提取语音梅尔频谱倒谱系数（MFCC）特征-Matlab version, Mel frequency cepstrum coefficient（MFCC） feature extraction of speech
stft
- 里面包括短时傅里叶变换谱，倒谱平滑等，这些代码广泛用于，语音说话人识别，语音增强，雷达，声呐，图像等领域-Including short-time Fourier transform spectrum, cepstrum smooth, etc., are widely used in the code, voice speaker recognition, speech enhancement, radar, sonar, image, etc
junhengqi
- 本程序是用MATLAB编写的孤立词的语音识别的程序，包含mel倒谱分析以及单个词的语音识别。-This procedure is used to prepare MATLAB isolated word speech recognition procedures, including mel cepstrum analysis, and single-word speech recognition.
voiceinotherdomain
- 语音信号在其他变换域中的分析技术和特性,语音信号的同态处理和倒谱分析,离散余弦变换,小波和小波包变换-Speech signal analysis technologies and features in other transform domain, homomorphic processing voice signals and cepstrum analysis, discrete cosine transform, wavelet and wavelet packet transform
daopujuli
- 基于倒谱距离的语音信号端点检测方法的matlab程序，可以用于语音信号端点检测-Cepstral distance voice signal endpoint detection method based on the matlab program that can be used for voice signal endpoint detection
logSpectrumthe-spectrogram--cepstrum
- 语音对数谱，语谱图，倒谱的代码，自己编写的，可以运行-Speech log spectrum, the spectrogram, cepstrum of the code, I have written, you can run
daopu
- 浊音倒谱图的matlab实现，包括语音信号的分帧、加窗，取一帧进行分析。-Dullness inverted spectrum realize the matlab，ncluding sub-frame of the speech signal, windowing, take a frame for analysis
m_files
- MFCC，Mel频率倒谱系数的缩写。Mel频率是基于人耳听觉特性提出来的，它与Hz频率成非线性对应关系。Mel频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系，计算得到的Hz频谱特征，MFCC已经广泛地应用在语音识别领域。-MFCC, Mel Frequency Cepstral Coefficients abbreviations. Mel frequency is proposed based on the human auditory characteristics. It comes
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- 对原始语音帧进行处理，然后进行预测，最后显示出倒谱之类的东西-The original speech frame processing, and then forecast, and finally show that the class of the like
shipinfenxi
- 语音信号处理实验，可以观看频谱、自相关、倒谱等-Speech Signal Processing, you can watch the spectrum, autocorrelation, cepstrum, etc.
MFCC1
- 提取语音的MFCC特征参数，在语音识别（Speech Recognition）和话者识别（Speaker Recognition）方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数（Mel-scale Frequency Cepstral Coefficients，简称MFCC）。-MFCC feature parameters extracted speech, speech recognition (Speech Recognition) and speaker verification (Speak
sy2
- （1） 分别采集一段浊音和清音语音信号（是你自己说的），采样率为8KHZ，量化精度为16比特线性码； （2） 分析帧长取为30ms（或10ms～50ms）； （3） 根据语音信号倒谱分析和LPC谱分析的编程流程图（图2.1、图2.2）编制浊音语音信号谱分析的matlab程序，上机调试给出相应波形，并根据图形，观察共振峰情况； （4） 将语音信号换为清音语音，运行程序，与浊音语音的运行结果进行比较，并得出结论。 （5） 在LPC谱分析中，改变阶数p （p分别等于4、8、12、40）
mfcc
- mfcc程序，梅尔倒谱实现，用与语音信号处理-mfcc procedure
icudt24l
- 从说话人的语音信号中提取说话人的个性特征是声纹识别的关键。主要介绍语音信号特征提取方法中的Mel倒谱系数-从说话人的语音信号中提取说话人的个性特征是声纹识别的关键。主要介绍语音信号特征提取方法中的Mel倒谱系数 Extraction of speaker characteristic the voice signal is the key of voiceprint recognition. Mel frequency coefficients of the feature extr
m_vgixuf
- 用MATLAB编写的语音信号的短时分析，主要包括：分帧、短时能量、短时平均幅度、短时过零率、temp函数、短时幅度差、倒谱、复倒谱temp1系数计等，是我多年调试通过的程序 -MATLAB prepared with short-term analysis of the speech signal, including: framing, short-time energy, short-term average amplitude, short-term zero rate, temp f