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hmm_model
- 建立语音模型－隐马尔可夫模型的实现，是统计模型-model established voice-hidden Markov model to achieve statistical model
MatlabSpeechToolbox
- 本工具箱可配合语音数据库使用，用于计算线性预测语音模型的参数，语音声调转换，语音自动解析分解，语音语速变换及更改发音的重音，音量，清晰度等。配套图书《Speech Processing and Synthesis Toolboxes》已经出版，翻译进行中！ -the Toolbox can be used with voice database used in the calculation of linear prediction model parameters voice, Voice
julius-3.4.tar
- julius是日本京都大学和一家日本公司开发的大词汇量语音识别引擎。在有语音模型的情况下，它能较好的应用于日语、汉语的语音识别。-julius Kyoto University in Japan and a Japanese company developed a large vocabulary speech recognition engine. In a voice of the model, that it is better for Japanese, Chinese language
Speech Enhancement Based On AUnvoiced-Voiced Model
- 摘要：基于语音状态模型的语音增强算法是当前语音信号处理的研究热点。把通常的LPC语音模型修正后，将得到两个语音模型：时变AR 模型、时变双AR模型。但是利用这些模型增强语音时，都没有考虑到语音的清音、浊音区别。为此本文引入了语音清浊音状态空间模型，这种模型在描述语音方面比时变AR模型、时变双AR模型要强，而且物理含义明显 同时在用含噪语音信号预测纯净语音信号时，引入遗忘因子和粒子滤波算法以降低计算复杂性，减小运算量。实验证明，增强后的语音信号信噪比有一定提高．且优于传统的LPC模型.
利用全极点模型产生语音信号
- 利用全极点模型产生语音信号.rar-use all-pole model generated voice signal. Rar
lingyangyaasuo
- 凌阳语音压缩算法的比较详细的说明。 语音识别，语音输入，语音模型。
基于DTW模型的语音识别
- 语音识别（Speech Recognition）是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的技术。在课题中，通过采用DTW（Dynamic time warping, 动态时间伸缩）算法，对实现孤立词的识别进行了初步探讨和研究，实现了在MATLAB软件环境下孤立词语的语音识别，并针对DTW的主要特点及不足做出了总结。-Speech Recognition (Speech Recognition) machines is through recognition and unders
语音矢量化及算法及与原文件的矢量对比功能源代码
- 基于VC++的语音信号在提取特征参数后，进行HMM模型训练前的关键一步，对特征参数进行矢量量划，作为观测值输入
几种语音识别算法的比较
- 几种小训练样品集的数字语音识别模型的比较性研究
MATLAB环境下的语音识别
- 介绍了MATLAB环境下的语音识别系统,阐述了具体的实现过程,采用离散隐马尔科夫模型,为提高识别率采用男女2套参数,对离散隐马尔科夫模型在实际语音识别系统中遇到的问题进行分析,并给出相应的解决办法
人脸检测与语音驱动口型的文章
- 这是一篇详细介绍人脸检测与语音驱动口型的文章，其中使用了高斯混合模型采取了无监督聚类的方法，希望对你有用。,This is a detailed introduction Face Detection and voice-driven I-type article, which uses the Gaussian mixture model taken unsupervised clustering method, in the hope that useful to you.
hmm.zip
- 隐马尔可夫链模型和例程（包括前向、后向算法、Viterbi解码以及为了减少概率数值计算误差编写的对数运算程序）,Introduction to Hiden Markov Model and Example Codes
lianxuyuyindemuxinjianli
- 基于隐而马可夫的连续语音识别中声学模型的建立及其实现-Based on Hidden Markov and continuous speech recognition acoustic model and its realization
speech_toolboxes
- matlab语音信号处理工具箱 本工具箱可配合语音数据库使用，用于计算线性预测语音模型的参数，语音声调转换，语音自动解析分解，语音语速变换及更改发音的重音，音量，清晰度等。配套图书《Speech Processing and Synthesis Toolboxes》已经出版，翻译进行中-matlab signal processing toolbox with the voice of the Toolbox database can be used for calculating line
语音识别
- 语音识别技术以及训练模型材料（带语音库），可以快速入门语音识别技术。商业开源优秀工具kaldi(Speech recognition technology and training model materials (with voice libraries) can be quickly introduced to speech recognition technology. Commercial open source excellent tool Kaldi)
语音识别
- 基于深度学习声学模型和语言模型的语音识别资料介绍(speech recogition file)
2.4 语音信号生成的数学模型
- 语音信号生成的数学模型测试，包含测试音频以及测试代码(Mathematical model testing of speech signal generation, including test audio and test code)
语音识别实践.pdf
- 语音识别实践，介绍了多种语音识别模型，机器学习算法(Speech recognition practice, introduced a variety of speech recognition models, machine learning algorithm)
3-基于高斯混合模型的语音识别
- 基于高斯混合模型的语音识别，有完整的数据集和matlab代码(Speech recognition based on Gaussian mixture model, complete data set and matlab code)
10.2 基于隐马尔可夫模型（HMM）的孤立字语音识别
- 隐马尔可夫模型（HMM）的孤立字语音识别，matlab程序实现(HMM, Isolated character speech recognition)