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VC++数字图象获取处理计算法
- 分别讨论了位图及图像类的概念、图像获取、图像增强、图像复原、正交变换、压缩编码、图像配准、运动检测、特征提取、图像分割及识别的相关知识，基本涵概了从图像获取到图像处理的各个领域，并结合Microsoft公司面向对象的可视化集成编程系统Visual C++，给出了相应的算法和完整的源代码。 -discussed a bitmap image and the concept of class, image acquisition, image enhancement, image restora
speech_analysis
- 这时一个语音特征提取的程序源码，除了包含矩阵运算和矢量运算外，还包含了很多语音特征的提取算法，包括：共振峰(formant)提取、基音(pitch)提取、端点(endpoint)检测、线性预测系数(LPCC)、MFCC、LSF、PLCC、EPOCH等。这是我见到的最全的语音分析源码，推荐！-Then a voice feature extraction procedures source, in addition to containing matrix and vector operation
DespPitchSpeakerRecog
- 关于说话人识别方面的五个子程序，包括倒谱基音周期混合特征系数的话者识别，能频积端点检测、语音基音周期检测等C++源代码，本人整理编译过，比较紧凑高效；-Speaker Recognition of the five subroutines, including cepstrum Pitch mixed coefficient of the recognition, the frequency can plot endpoint detection, Pitch detection C sourc
repeatability.tar
- 用于检测提取特征点的可重复性代码，可重复性好则说明特征较好-for detection feature extraction point code of repeatability, reproducibility is better to describe characteristics
emdHilbertHuang
- 一种新的特征参数提取方法，Huang在1998年提出，可用于语音识别、故障检测等方面-a new feature extraction method, Huang was introduced in 1998, can be used for voice recognition, Fault detection etc.
LPCC-MFCC-VAD
- 本程序包含语音压缩和语音识别领域所需的LPCC，MFCC特征提取算法以及语音端点检测源码。在对语音数据进行特征提取前，可对语音数据进行16K到8K的降采样率处理，包含180阶FIR滤波器的频率压缩程序。-this program includes voice compression and voice recognition requirements in the area of the LPCC Features. MFCC feature extraction algorithm and v
PCXLIB
- 本程序包含语音压缩和语音识别领域所需的LPCC，MFCC特征提取算法以及语音端点检测源码。
xiangweidianpipei
- 基于相位角点检测的特征匹配研究，很好用的。-Corner detection based on phase matching of the characteristics of research, a good use.
VoiceActivityDetection
- 在本文中,主要讲了在语音识别和语音合成之前我们所要做的主要工作，包括去噪,预加重,端点检测,特征参数提取等技术.-In this article, the main speaker in the speech recognition and speech synthesis to be done before we have major work, including de-noising, pre-emphasis, endpoint detection, feature extraction
MATLAB-YUYINSHIBIE
- 这是语音识别的几个程序，包括语音的特征提取、端点检测的程序。-This is the number of speech recognition procedures, including the voice feature extraction, endpoint detection procedure.
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
DTWspeech
- 本 文 首先 介绍了语音识别的研究和发展状况，然后循着语音识别系统的 处理过程，介绍了语音识别的各个步骤，并对每个步骤可用的几种方法在实 验基础上进行了分析对比。研究了语音信号的预处理和特征参数提取，包括 语音信号的数字化、分帧加窗、预加重滤波、端点检测及时域特征向量和变 换域特征向量.其中端点检测采用双门限法.通过实验比对特征参数的选取， 采用12阶线性预测倒谱系数作为识别参数。详细分析了特定人孤立词识别算 法，选定动态时间弯折为识别算法，并重点介绍其设计实现。 在
MFCC
- 为了实现高速语音特征参数的提取，在分析了美尔频率倒谱特征参数提取算法的基础上，提出了算法的硬件 设计方案，介绍了各模块的设计原理。该方案增加了语音激活检测功能，可对语音信号中的噪音帧进行检测，提高了特征参 数的可靠性。-In order to achieve high-speed voice characteristic parameter extraction, in the analysis of Mel frequency cepstral feature extraction a
pitch 检测
- 基音周期检测,基音周期是语音信号处理及应用中需要辨识的最基本的语音特征参数之一。-Pitch detection, pitch cycle is speech signal processing and applications need to identify the most basic voice features of one of the parameters.
Speechrecognitiontechnology
- 比较详尽的介绍了语音识别系统的实现过程，以及相关技术。 端点检测：基于短时能量和短时平均过零率的端点检测和基于倒谱特征的端点检测 特征参数提取：LPCC和MFCC 参数模板存储：HMM和N_Gram 识别阶段：DWT 各阶段的相关技术都给了详细的介绍，绝对是好东西！-More detailed introduction to the speech recognition system implementation process and related technologie
mfccdtw
- 先用端点检测将语音中有用的语音部分提取出来（即将头部和尾部的静音部分除掉），然后用LPC算法提取语音信号的特征参数，进行动态归整(DTW算法)后与模板库里面的标准语音作比较，最后将识别结果进行D/A转化后播放出来。在本部分的设计中，则主要完成语音识别的模式匹配算法部分的软件实现。 -First with the endpoint detection of speech to voice some of the useful extracted from the (soon to mute som
zhouqi
- 周期特征检测的仿真程序，主要是进行算法和原理的仿真。-Feature detection cycle simulation program, mainly for simulation algorithms and principles.
single-detection
- 认知无线电频谱感知中的单用户频谱感知的主要三种方法：能量检测，循环平稳特征检测，匹配滤波器检测 的matlab实现的源代码-cognitive radio spectrum sensing：Energy detection, cyclostationary feature detection, matched filter detection 。matlab the source code
ECG心电特征检带论文
- 迈瑞杯医疗仪器设计大赛ECG心电特征检测，各种滤波器设计代码及文献，希望对大家有用
AbnormalBehaviorDetection-master
- 基于光流特征的监控视频异常行为检测 使用CNN，RNN在UCSD数据库中实现 使用Keras，python3.6(Abnormal Behavior Detection of Monitoring Video Based on Optical Flow Characteristics)