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乐器音色的数字信号识别.rar

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简介：
本项目旨在研究和开发一种能够准确识别各种乐器音色的数字信号处理技术。通过分析音频数据中的独特特征，实现自动辨识不同乐器的能力，为音乐信息检索、智能作曲等领域提供技术支持。 通过MFCC获取乐器音频信号的短时功率谱，并得到其短时过零率；然后将这些特征与同一类别的其他乐器音频信号进行比较，初步判断该音频属于哪种乐器；接着利用DTW（动态时间规整）技术来计算各类乐器在MFCC和短时过零率上的匹配距离数据，从而进一步确定音频所属的乐器。

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  • 乐器音色的数字信号识别.rar
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    本项目旨在研究和开发一种能够准确识别各种乐器音色的数字信号处理技术。通过分析音频数据中的独特特征，实现自动辨识不同乐器的能力，为音乐信息检索、智能作曲等领域提供技术支持。 通过MFCC获取乐器音频信号的短时功率谱，并得到其短时过零率；然后将这些特征与同一类别的其他乐器音频信号进行比较，初步判断该音频属于哪种乐器；接着利用DTW（动态时间规整）技术来计算各类乐器在MFCC和短时过零率上的匹配距离数据，从而进一步确定音频所属的乐器。
     
  • 音色识别在乐器中的应用.zip
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    本资料深入探讨了音色识别技术及其在乐器领域的具体应用，涵盖算法开发、音频处理及乐器分类等多方面内容。适合研究人员和技术爱好者参考学习。 通过MFCC提取乐器音频信号的短时功率谱；接着计算该乐器音频信号的短时过零率；然后将这些特征与同一类其他乐器音频信号的各个特征进行比较，初步判断出音频属于哪种乐器；最后利用DTW（动态时间规整）算法来对比各类乐器MFCC和短时过零率之间的匹配距离数据，从而确定该音频具体属于哪一种乐器。
     
  • DTMT_matlab_数字信号处理_按键音识别
    优质
    本项目利用MATLAB开发，专注于DTMT（双音多频）标准下的数字信号处理技术，实现对各种按键音的有效识别与分析。 根据提供的音频文件，使用FFT并设计窄带滤波器，在MATLAB中编写程序以解析出音频中的电话号码。
     
  • 信号与系统课程项目：基于不同乐器的音色分类与识别
    优质
    本课程项目聚焦于利用信号处理技术对音乐中的不同乐器进行音色分析和分类。通过深入研究各种乐器的独特声音特征，学生将学习并实践如何开发有效的算法来自动识别音频片段中出现的具体乐器种类。此项目不仅涵盖理论知识的学习，还包括实际的编程操作与数据分析技巧的应用，旨在提高学生的工程实践能力及跨学科综合素养。 能够利用MATLAB，并采用MFCC方法成功识别ZIP文件中的15首乐曲，涉及3种乐器。此外，通过交互界面绘制了时域图、频谱图、信号倒谱图、短时功率谱图以及MFCC图。该系统还能显示WAV音频文件在电脑中的位置，支持播放导入的音频并具备停止播放的功能。另外还加入了一键清空图片的功能。代码全部附上，所需导入MATLAB的滤波器文件也在ZIP文件里，课程报告同样包含于其中。
     
  • 数字识别器.rar
    优质
    《数字识别器》是一款便捷高效的工具软件，专为用户快速准确地识别图像中的数字信息而设计。通过先进的OCR技术，它能够轻松转换图片内的数字数据至文本格式，广泛应用于办公、学习等多个领域，极大地提升了工作效率和准确性。 Kaggle是一个大数据的众包平台，也是进行项目实践的好地方。平台上发布的项目分为练习项目和奖励项目。今天讨论的是Digit Recognizer这个练习项目，该项目的结果仅根据测试集上的正确率来排名，并无额外奖励。解决方案的Python代码在GitHub上开源。 Digit Recognizer任务要求参与者使用MNIST数据集（包含标签化的数字像素集合）训练一个数字分类器。该数据集中有42000个训练样本，每个样本由28*28=784个灰度像素值和一个范围在0到9之间的标签组成。最终排名依据测试集上的正确率确定。
     
  • moorec.zip_数字调制_MATLAB调制识别_信号调制识别_决策信号识别_数字信号处理
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    本资源包含MATLAB实现的多种数字调制信号识别算法，适用于通信系统中的信号检测与分析。通过模拟不同类型的已调制信号，用户可评估并比较各种解调及特征提取方法的有效性。 基于决策理论的调制识别方法被应用于常见的数字信号处理中。这种方法利用了决策理论的优势来提高在复杂通信环境下的调制方式自动识别性能。通过这种方式可以更有效地分析和理解各种类型的数字信号，从而改善数据传输的质量与效率。
     
  • 基于灰关联分析的语音和音乐信号识别
    优质
    本研究提出一种新颖的方法，运用灰关联分析技术来区分并识别语音与音乐信号。通过构建特征向量集，并计算不同信号间的关联度以实现精准分类。此方法为音频处理领域提供了新的思路和技术支持。 摘要：本段落探讨了将灰关联分析方法应用于语音音乐信号分类与识别的可能性，并详细介绍了对音频信号进行灰关联分析的方法及步骤。通过使用短时能量均方根的概率统计特征，建立目标参考数据和比较数据，进而开展针对语音与音乐信号的灰关联分析以确定其识别与分类的标准，最终实现两类信号的有效区分。实验结果表明，在音频信号分类和识别中应用灰关联分析方法具有一定的实践价值。 关键词：灰关联分析、特征提取、语音及音乐识别 语音和音乐是两种关键性的音频数据类型，它们的自动分类在基于内容的音频检索、视频摘要制作以及语音识别等多个领域均展现出重要的实用意义。目前，在国内外的研究中，针对语音信号的识别技术通常依赖于感觉特性（如响度、音调等）及过零率、功率谱和MFC特征来进行。
     
  • 基于CNN的音乐符号识别：从乐谱中提取音符
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    本研究提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的方法，专门用于自动识别和提取乐谱中的音乐符号。通过训练模型理解复杂的音乐图像结构，该技术能够准确地将视觉表现形式转换为可读的音符信息，极大地提高了音乐分析与处理效率。 音符识别卷积神经网络用于从乐谱中识别音符。迄今为止的最佳配置如下：STEP_SIZE = 1e-6, FEATURE_STEP_SIZE = 1e-6, REG = 1e-4, BATCH_SIZE = 32, FULLY_CONNECTED_NEURONS = 50, ITERATIONS = 50。网络结构为：conv（5个过滤器，3X3）=> relu => conv（5个过滤器，3X3）=> relu => 池化 => conv（15个过滤器，3X3）=> relu => 池化 => 扁平化 => 2层隐藏层 => softmax。
     
  • 车牌号码识别（数字、字母、汉字）.rar
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    本资源提供了一种能够识别车牌上包含的数字、字母及汉字信息的技术方案和软件工具，适用于智能交通系统和安全监控领域。 二值化图片的背景色为黑，前景色为白，适用于车牌号码识别技术中的模板匹配。