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formant_extract
- 能实现语音共振峰提取，大家可直接下载使用。-Able to voice formant extraction, we can directly download.
Cepstrumrecognition
- 很好用的语音识别工具，基于倒谱基音混合参数话者识别程序-Good use of speech recognition tools, based on cepstrum pitch mixing parameters, speaker identification procedures
OceanAcoustic
- 海洋声传播计算程序，包括ffp方法、pe方法、简正波方法、射线方法等-include ffp pe normal mode ray method
signal-analysis
- LabVIEW信号分析，包括频域、倒谱、功率谱分析。-LabVIEW signal analysis, including frequency domain, cepstrum, power spectrum analysis.
ceprum
- 基于倒谱法的基音检测算法，最终图形描述为频谱和倒谱。-Cepstrum-based pitch detection algorithm, the final graphical representation of spectrum and cepstrum.
vq
- 使用lpcc参数的vq算法，vq为主函数，lpcc是提取线性倒谱系数-The use of the VQ algorithm lpcc parameters, vq-based function, lpcc is the extraction of linear cepstrum coefficients
cepstrum
- matlab数字语音分析模块(已调试）： 倒谱、复倒谱、对数谱、自相波形等。-matlab digital voice analysis module (has debug): cepstrum, complex cepstrum of the spectrum, such as self waveform.
mfcc
- 本文件包含语音识别语音识别中一些算法，加框处理的算法，以及进行mfcc和倒谱的算法，用matlab算法实现。另外还包含一个音频文件。-This document contains the speech recognition in a number of speech recognition algorithms, the algorithm deal with framing, as well as cepstrum mfcc and the algorithm implementation
Mel_RBF
- 基于Mel倒谱特征和RBF网络的孤立词语音识别方法-Mel-based cepstral features and RBF networks isolated word speech recognition method
xiaobo
- 一个介绍小波变换在语音里面的倒谱应用，对语音识别学习用帮助-Introduced a wavelet transform in cepstral voice inside applications, on learning to use speech recognition to help
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
jiyushilianglianghuadeshuohrshibe
- 基于矢量量化的说话人识别本文从语音信号的预处理开始分析， 主要研究了特征参数的选择、提取、及识别算法，应用全极点模型，提取了语 音信号的线性预测倒谱系数和美尔倒谱系数，并进一步获得其一阶差分，将倒 谱系数与其一阶差分结合在一起形成新的特征参数。在识别算法方面，本文对 矢量量化的方法进行了研究，用Matlab语言实现了说话人识别系统的仿真与验 证。实验证明这种参数与单纯的线性预测倒谱系数和美尔倒谱系数相比更为有 效。- speech paper，help you study
97288435Speech_signal_short_time_analysis
- 关于双门限法的语音端点检测，及其量化和LPCC算法及倒谱参数的计算-limit on the two-door method of voice endpoint detection, and quantification and LPCC algorithm and Cepstrum calculations.
SpeechSignalAcquisitionandAnalysis
- 实现语音的采集，滤波，A/D转换，短时能量，短时过零数，线性倒谱分析-Speech Signal Acquisition and Analysis
figureextract
- matlab环境下计算MFCC参数（mel倒谱参数），lpcc参数（线性预测倒谱）和pitch（基因）-calculate mfcc lpcc pitch
formant
- 利用matlab软件提取共振峰参数 -Formant extraction can be used for voice recognition technology
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
mfccandvc
- 文章介绍的说话人识别系统，采用能够反映人对语音的感知特性的9(:频率倒谱系数（9(: <+(=>(2/?8(’0+): 81(..-/-(20@，9<88）作为特征参数，同时考虑到特征参数各维分量对于不同说话人的区分程度，采用加权的办法进行矢 量量化。-This paper introduces the speaker recognition system used to reflect the people s perception of voice characte
melmfcc
- 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 -From the speaker s voice signal to extract the speaker s personality traits is the key to Voiceprint identification. Mainly introduces the speech signal feature extraction method in Mel cepstral
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