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基于MATLAB的均值信号特征提取及PIT-LSTM语音分离代码：TensorFlow实现

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简介：
本项目采用MATLAB进行均值信号特征提取，并使用TensorFlow框架实现PIT-LSTM算法，旨在提高复杂环境下的语音分离精度。 提取均值信号特征的MATLAB代码在两个扬声器基于LSTM/BLSTM模型的PIT（Permutation Invariant Training）方法上，在多说话者混合语音分离与识别方面取得了进展，这一问题通常被称为“鸡尾酒会难题”。尽管人类听者能够轻松地从混音中辨别不同的声音来源，但对于计算机来说这项任务显得非常困难，尤其是在仅有一个麦克风记录下混合音频的情况下。 性能测试表明：训练集和验证集中包含了通过随机选择来自WSJ0数据集的说话人及话语生成而成的两人的语音混合，并以-2.5dB到2.5dB之间均匀分布的各种信噪比（SNR）进行混音。对于LSTM模型，不同性别的音频文件测试结果如下：而对于BLSTM模型，不同的性别间音频分离效果的结果为： 从上述实验中可以看出，在混合性别语音的场景下，相较于同性间的混合声音，其分离性能更为优秀；同时BLSTM架构在所有测试条件下均优于标准LSTM。 评估指标包括： - SDR（信号失真比） - SAR（信号与伪像比率） - SIR（信号干扰比） - STOI（短期客观可懂度测量） - ESTOI（扩展的短期目标可懂度测量） - PESQ（语音质量感知评估） 依赖库包括： MATLAB (测试版本：R2016b 64位) Tensorflow (测试版：1.4.0)

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  • 基于MATLAB的均值信号特征提取及PIT-LSTM语音分离代码：TensorFlow实现
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    本项目采用MATLAB进行均值信号特征提取，并使用TensorFlow框架实现PIT-LSTM算法，旨在提高复杂环境下的语音分离精度。 提取均值信号特征的MATLAB代码在两个扬声器基于LSTM/BLSTM模型的PIT（Permutation Invariant Training）方法上，在多说话者混合语音分离与识别方面取得了进展，这一问题通常被称为“鸡尾酒会难题”。尽管人类听者能够轻松地从混音中辨别不同的声音来源，但对于计算机来说这项任务显得非常困难，尤其是在仅有一个麦克风记录下混合音频的情况下。 性能测试表明：训练集和验证集中包含了通过随机选择来自WSJ0数据集的说话人及话语生成而成的两人的语音混合，并以-2.5dB到2.5dB之间均匀分布的各种信噪比（SNR）进行混音。对于LSTM模型，不同性别的音频文件测试结果如下：而对于BLSTM模型，不同的性别间音频分离效果的结果为： 从上述实验中可以看出，在混合性别语音的场景下，相较于同性间的混合声音，其分离性能更为优秀；同时BLSTM架构在所有测试条件下均优于标准LSTM。 评估指标包括： - SDR（信号失真比） - SAR（信号与伪像比率） - SIR（信号干扰比） - STOI（短期客观可懂度测量） - ESTOI（扩展的短期目标可懂度测量） - PESQ（语音质量感知评估） 依赖库包括： MATLAB (测试版本：R2016b 64位) Tensorflow (测试版：1.4.0)
     
  • MATLAB中的语音信号特征值提取
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    本项目专注于利用MATLAB进行语音信号处理，重点在于提取和分析语音信号的关键特征值，为后续模式识别与机器学习应用提供基础数据。 在MATLAB中提取某段语音信号的特征值。
     
  • 【特征提取】基于Matlab的语音信号短时平均过零率代码.zip
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    这段资料提供了一个使用Matlab编写的代码包，用于计算语音信号的短时平均过零率，帮助用户进行音频信号处理和特征提取研究。 语音信号短时平均过零率的特征提取方法及包含Matlab源码。
     
  • 基于MATLAB的语音信号特征提取与识别.rar_MATLAB_语音识别_信号处理_特征分析
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    本资源为基于MATLAB平台的语音信号特征提取及识别技术的研究资料。包括语音信号处理、特征参数分析和模式识别等模块，适用于学术研究和技术开发。 这段文字描述了一个基于MATLAB的语音识别前期处理代码，其中包括部分特征提取功能。
     
  • 【特征提取】基于Matlab的心音信号特征提取系统.zip
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    本资源提供了一个基于Matlab开发的心音信号特征提取系统。该系统能够有效分析心音信号，并自动提取关键特征参数，适用于医学研究与临床诊断。 心音信号特征提取是生物医学工程领域中的一个重要研究方向，主要应用于心脏病的诊断与监测。在Matlab环境中进行这项工作可以利用其强大的信号处理和数据分析能力。 1. **数据预处理**：由于心音信号通常包含噪声（如环境噪声、呼吸声等），因此预处理步骤至关重要。Matlab提供了多种滤波器（例如Butterworth、Chebyshev和FIR）用于去除这些噪声，以及使用窗口函数（如Hamming或Hanning）来减小信号边缘效应。此外还需进行时间同步和归一化操作，使数据更易于分析。 2. **心音分段**：心音信号通常由两个主要部分组成——S1和S2，分别代表心脏的闭合声。利用阈值检测、自相关分析或模板匹配方法可以对心音进行准确地划分。 3. **特征提取**：常用的特征包括时域特性（如均值、方差、峰值）、频域特性（如功率谱密度、Mel频率倒谱系数MFCC）以及时间-频率领域特性（例如小波变换和短时傅立叶变换STFT）。Matlab的Signal Processing Toolbox提供了这些计算所需的各种工具。 4. **异常检测**：心音信号中的异常可能指示心脏疾病。通过比较正常心音特征与可疑心音之间的差异，可以识别出潜在问题。这通常涉及到统计测试、机器学习算法（如SVM、决策树和随机森林）的应用。 5. **模型训练及验证**：在提取特征之后，需要构建能够区分正常和异常心音的模型。这可能涉及监督学习方法（例如分类任务）或无监督学习技术（比如聚类）。Matlab的Statistics and Machine Learning Toolbox提供了多种实现这些算法的方法，并且可以通过交叉验证等手段来评估模型性能。 6. **结果可视化**：借助于丰富的图形用户界面GUI开发工具，可以创建交互式界面展示心音信号、特征图和分类结果。这有助于医学专家理解和使用系统提供的信息。 7. **文件结构**：文档中可能包含项目介绍、算法详细步骤、代码说明或实验结果等内容，为用户提供具体操作指导和技术依据。 总之，该Matlab系统提供了一个全面的心音信号处理流程，包括数据预处理、特征提取、异常检测和模型验证。这有助于科研人员及临床医生更深入地理解心脏健康状况，并提高心脏病诊断的准确性和效率。通过学习并掌握这个系统的使用方法，可以提升在生物医学信号处理领域的专业技能水平。
     
  • MATLAB GUI中的语音信号特征提取
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    本研究探讨在MATLAB图形用户界面（GUI）环境下进行语音信号处理与特征提取的方法。通过设计直观的操作界面，实现了对语音信号的有效分析和处理，为模式识别、语音合成等领域提供了有力工具和技术支持。 使用MATLAB GUI进行语音信号的特征提取，包括了端点检测以及共振峰估计等功能。如果有疑问或建议，请联系相关人员共同开发改进。
     
  • 基于RASTA-PLP的语音信号特征提取
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    本研究采用RASTA-PLP方法进行语音信号处理与特征提取，旨在提升噪声环境下的言语可懂度及识别精度。 约翰霍普金斯大学语音处理实验室主任开发的代码用于PLP和RASTA滤波方法。我是该实验室的学生，因此可以使用这些代码并分享给大家。希望这对大家有帮助！
     
  • 基于MATLAB的脑电均值信号特征提取及癫痫检测代码：EEG-feature-seizure-detection
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    本项目利用MATLAB开发了一套针对脑电信号的处理与分析工具，旨在通过提取均值信号特征来实现自动化的癫痫检测。该代码集成了数据预处理、特征选择和分类器训练等功能模块，为研究人员提供了一个高效便捷的研究平台。 脑电提取均值信号特征的MATLAB代码用于癫痫发作检测的脑电图特征工程。该仓库记录了癫痫发作检测任务中最具挑战性的部分——EEG特征工程的MATLAB代码。这些EEG特征已被相关论文使用。 | 脑电特征域功能编号 | 特征域描述 | | --- | --- | | 1-4 | 基本统计：平均振幅、标准振幅、过零次数、振幅范围 | | 5-16 | 光谱分析：每个频段的功率比和绝对功率，alpha、beta、theta、delta、gamma及频率质心，总功率 | | 17-28 | 时频域：离散小波变换（DWT）在六个频段上系数的均值和标准差 | | 29-31 | 非线性特征：ApEn、LZ复杂度、Hurst指数 | | 32-43 | 时空域：六个频段和大脑区域的锁相值 | | 44-47 | 同步测量（带频率移位/频移）时域和频域中的动态扭曲 | | 48-62 | 复杂网络特征：从时间和频率不变网络中提取的特征 | 功能1-47参考； 功能48-62 对应基于这项工作的博士论文。脑电特征提取首先，通过以下方式下载此repo： git clone git@github.com:ieeeWang/EEG-feature-se 注意原文中的信息可能需要根据实际需求进行进一步的调整或验证。
     
  • 基于MATLAB GUI的语音信号特征提取系统的开发与实现.zip
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    本项目旨在利用MATLAB图形用户界面（GUI）开发一个高效的语音信号特征提取系统。通过该系统能够便捷地进行语音处理和分析，为后续研究提供强有力的技术支持。 在本项目中，“基于MATLAB GUI的语音信号特征提取系统设计”是一个利用MATLAB图形用户界面（GUI）来实现的语音处理应用。该系统的目的是自动分析并提取语音信号的关键特征，这些特征对于语音识别、合成、情感分析以及其他语音处理任务至关重要。 1. **语音信号处理基础**：理解时域和频域表示是必要的，因为这有助于我们使用傅立叶变换将时间序列数据转换为频率成分进行深入研究。 2. **MATLAB环境**：作为一种强大的数值计算工具，MATLAB被广泛应用于信号处理与图像分析等领域。它提供了丰富的内置函数库支持滤波、谱分析等复杂操作。 3. **GUI设计**：通过使用MATLAB的图形用户界面功能，非编程背景的人也能方便地进行交互和应用开发。项目中的GUI可能包括文件选择器、参数设置工具以及结果展示区域等功能模块。 4. **预处理步骤**：在特征提取前需要对原始语音信号执行一系列操作如去除静音部分、降低噪音水平及预加重等，以保证后续分析的准确性和可靠性。 5. **特征提取方法**：此过程是整个系统的核心。常用的方法包括MFCC（梅尔频率倒谱系数）、PLP（感知线性预测）和LPC（线性预测编码）。其中最常使用的是MFCC，因为它能模拟人类听觉对声音的识别特性。 6. **帧处理与窗函数**：为了分析非平稳信号，语音数据会被切分成较短的时间片段，并通过应用如汉明或海明这样的窗函数来减少边缘效应的影响。 7. **DFT和FFT算法**：离散傅立叶变换用于将时间序列转换为频率域表示；快速傅里叶变换则提供了高效的计算方式，适用于实际场景。 8. **梅尔滤波器组应用**：在MFCC的生成过程中会用到一系列基于人类听觉敏感度分布设计的带通滤波器。 9. **倒谱分析技术**：通过对经过上述过滤处理后的功率谱进行对数变换和逆转换，可以得到突出语音低频特征的重要参数。 10. **数据压缩与参数化**：为了减少信息量并保持关键特性，提取出的特征通常会被进一步简化或编码为更紧凑的形式如LPCC（线性预测倒谱系数）或者PLP等格式。 11. **后处理技术**：在完成主要分析步骤之后，还可能需要对结果执行归一化、降噪等一系列操作以提升其稳定性和鲁棒性。 通过上述流程设计的一个基于MATLAB GUI的语音信号特征提取系统能够为各种应用提供有效的输入数据。例如，在构建语音识别模型时，这些特征将作为训练的重要基础信息。掌握以上知识和技能有助于理解和开发类似的语音处理解决方案。
     
  • 【MATLAB代码】音频信号频谱特征提取.zip
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    本资源提供了一套利用MATLAB进行音频信号处理的代码，专注于从音频文件中提取频谱特征。适用于研究与开发领域内的声音分析、模式识别等应用。 从时域角度进行简单的特征识别包括以下步骤：首先载入信号并选择样本与测试数据；其次利用各类样本的平均值作为该类的时间域特征；然后通过计算测试数据与各时间域特征之间的欧几里得距离来判断其类别，进而完成特征识别，并评估识别率。 采用小波分析方法进行特征提取和分类的过程如下：首先确定连续小波变换尺度（即a的取值范围）；接着执行连续小波变换以提取信号特性；然后选取各类样本并计算它们平均的小波变换特征作为该类别的代表；再通过测试数据与各类型代表之间的欧几里得距离来判断其类别，完成特征识别，并评估识别率。最后调整尺度a的取值范围，进一步优化识别效果。