搜索资源列表
shuzduyinzhuanMEL
- 一段数字读音转MEL系数的源码，相信在语音识别特征提取中可以有和大的用处-a digital switch pronunciation MEL coefficient of the source code, I believe the speech recognition feature extraction can be a useful and
fenxing
- 为提高语音端点检测(VAD)在较低信噪比(10 dB)下的准确率,提出一种基于短时分形维数的改进算法。结合语音信号的特点,对2种常用的语音信号分形维数计算方法进行了比较和选择,同时采用动态跟随门限值实现语音端点的自适应检测。试验结果表明:对于信噪比6~10 dB的带噪语音,此方法可以实现整段语音的检测,而且具有一定的噪声鲁棒性,系统运行期间能够自适应调整门限值以适应环境噪声的变化,提高了VAD算法的准确率。这个是源码matlab。-In order to improve voice activi
wlf
- 小而强的小波滤波源码，可以直接编译运行。代码段有简略说明。-A small but powerful source wavelet filter can be directly compiled to run
ringdroid
- 谷歌音乐剪辑器源码，包含了如何录制一段声音并进行剪辑的代码-Google music clips source
yuyinshiyan
- （1） 使用录音软件或者Matlab函数，分别采集一段浊音和清音语音信号（是你自己说的，如：a，o，s等），采样率为8KHz，量化精度为16比特线性码，存在自己指定的目录下，例如D盘根目录下叫sound的文件夹中，录音文件名为yourfilename_a.wav，yourfilename_s.wav等。录音的软件和Matlab函数的使用见随后的附录。 （2） 根据语音信号的短时平稳特性，分析帧长取30ms（或10ms～50ms）； （3） 利用上述基音提取的三种方法（任选两种方法）的编程
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）