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vq
- 说话人识别是语音识别的一种特殊方式，其目的不是识别语音内容，而是识别说话人是谁，即从语音信号中提取个人特征。采用矢量量化（VQ）可避免困难的语音分段问题和时间归整问题，且作为一种数据压缩手段可大大减少系统所需的数据存储量。本文提出了识别特征选取采用复倒谱特征参数和对应用VQ的说话人识别系统改进的一种方法。当用于训练的数据量较小时，复倒谱特征可以得到比较稳定的识别性能。VQ的改进方法避免了说话人识别系统的训练时间与使用时间相差过长从而导致系统的性能明显下降以及若利用自相关函数带来的大量运算。-Sp
20065922453018121
- 一篇关于语音端点检测、前端处理和特征抽取的研究的毕设 -on a voice endpoint detection, front-end processing and feature extraction of a study based BI
application_of_special_person_on_ASR_for_the_contr
- 常用的说话人识别方法有模板匹配法、统计建模法、联接主义法(即人工神经网络实现)。考虑到数据量、实时性以及识别率的问题，采用基于矢量量化和隐马尔可夫模型(HMM)相结合的方法。 说话人识别的系统主要由语音特征矢量提取单元(前端处理)、训练单元、识别单元和后处理单元组成，
MFCCcanshu
- 6篇有关语音识别特征参数的科技论文，主要包括MFCC参数LPCC参数以及小波应用于特征提取的研究-6 on the speech recognition feature parameters of scientific papers, including MFCC parameters LPCC parameters and wavelet feature extraction applied to the study
paper2
- 语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。此外，还涉及到语音识别单元的选取。选择识别单元是语音识别研究的第一步。语音识别单元有单词（句）、音节和音素三种，具体选择哪一种，由具体的研究任务决定。-Speech recognition technology, including feature extraction techniques, pattern-matching criteria and the three aspects of model training t
nannvshengshibie
- 本文通过对男性和女性声音的语音特征的研究，发现男女声的基音频率存在较大的差异，并设计了基于基音频率分析的男女声识别系统。男女声识别系统由以下三个模块电路构成：话筒放大器，低通滤波器，半波整流电路，单片机测量控制模块。话筒放大器采用NE5532P音前置芯片，对语音信号进行放大；八阶低通滤波器MAX293完成基音信号的提取；单片机STC12C5410AD实现频率测量和控制输出功能。经仿真与电路实测，男女声的识别效果良好。-In this paper, the voices of male and f
EMD-based-method
- 基于EMD法的语音信号特征提取 相关论文-EMD-based method of speech signal feature extraction related papers
ARAC
- 语音识别中的语音信号特征提取和选择是关系到语音识别模型性能的一个重要问题。音信号的特征提取是解决时域信号的数字表问题，特征选择则是在多个特征中选择有的特征为后继的模式划分部分提供数据。-Speech recognition in speech signal feature extraction and selection in relation to the performance of speech recognition model of an important issue. Audio
zonghebuxian
- 综合布线方案设计模版XXX企业是一家从事IT技术的高新技术企业，对于网络建设有较高的要求，而综合布线系统作为网络运行的基础和高速数据传输的保障，在建设初始就应当受到高度的重视。结构化综合布线系统(Structured Cabling Systems,缩写SCS)采用模块化设计和分层星型拓扑结构。它能适应任何大楼或建筑物的布线系统。其代表产品是建筑与建筑群综合布线系统（PDS）。PDS一般采用模块化设计和物理分层星型拓扑结构，传输语音、数据、图像以及各控制信号。综合布线系统是一个组合压接方式、模块
safjfd
- 首先分析了典型说话人识别系统的各关键技术，详细分析了矢量量化技术在 说话人识别中的应用，研究了码本训练算法以及说话人判别算法，对算法中各参 数值的选取进行了讨论 其次根据系统的需求建立一个小的语音库，录制语音信 号，并对采集的语音信号进行预处理，检测语音信号的起始端点 在MATLAB 环境下仿真说话人识别系统，验证系统设计方案的可行性:特征提取阶段，提取 语音信号的12阶美尔倒谱系数以及各阶倒谱系数对应的1阶差分倒谱系数，在 训练阶段，采用分裂法和GLA算法相结合的矢量量
Study_of_The_Key_Technology_of_Voice_Conversion.ra
- ：语音转换技术在语音处理领域是一个比较新的研究方向，也是近年来语音领域的研究热点。语音转换技术是指改变源说话人 的语音特征使之具有目标说话人特征的一项：语音转换技术在语音处理领域是一个比本文说明了语音转换的定义，介绍了语音的个性特征，列举了频谱包络的几种主要的转换算法以及韵律转换的主要算法。最后说明了语音转换今后的研究方向。-Voice conversion technology in the field of speech processing is a relatively new re
ReseacrhOfAPPlieationOfEmbeddedSPeeehRecognitionon
- 本文首先介绍了目前语音识别的发展现状和主要手段，分析了语音识别中所采用的主要特征参数和比较前沿的研究方向，另外着重讲解了语音识别中最常用隐马尔可夫H(MM)模型，及应用广泛的矢量量化方法(VQ)。接着介绍了嵌入式平台，从软、硬件方面着重介绍了与语音识别相关部分的设计包括硬件及相关驱动程序设计，最后介绍了系统实现方法与测试结果。 -This paper describes the current status of the development of speech recognition a
yuyinxinghaochulikejian
- 语音信号处理的课件，包含语音信号的短时分析、特征提取、矢量量化，语音编码、合成与识别.-Speech signal processing courseware, including short-time speech signal analysis, feature extraction, vector quantization, speech coding, synthesis and recognition.
lunwen
- 本文简要介绍了语音信号采集与分析的发展史以及语音信号的特征、采集与分析方法，并通过PC机录制自己的一段声音，运用Matlab进行仿真分析，最后加入噪声进行滤波处理，比较滤波前后的变化。-This paper introduces the voice signal acquisition and analysis of the history and characteristics of speech signals, sampling and analysis methods, and thro
htk
- HTK是一个用以建立和使用马尔可夫模型的工具包。HTK主要被用于语音识别，但它也被广泛的应用于其它很多领域，像语音合成、特征识别、DNA序列研究。-HTK is a Markov model for the establishment and use of the toolkit. HTK is primarily used for voice recognition, but it is also widely used in many other areas, such as speech
voice
- 采用增减特征分量的方法研究了MFCC 各维倒谱分量对说话人识别和语音识别的贡献-Changes in characteristics of components using the method of the MFCC cepstrum of each dimensional component of the speaker recognition and speech recognition of the contribution
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- 语音信号及其特征，语音处理的基本技术，语音编码识别和合成-Speech signal and its characteristics, the basic technology of voice processing, speech coding, recognition and synthesis
ShihHsiang
- 数据拟合与分群方法于强健语音特征提取之研究-Exploring the Use of Data Fitting and Clustering Techniques for Robust Speech Recognition
mfcc
- 在语音辨识（Speech Recognition）和语者辨识（Speaker Recognition）方面，最常用到的语音特征就是「梅尔倒频谱系数」（Mel-scale Frequency Cepstral Coefficients，简称MFCC），此参数考虑到人耳对不同频率的感受程度，因此特别适合用在语音辨识。
Matlab神经网络方面案例分析
- BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类,可以帮助到学习Matlab的人们