Advertisement

语音信号处理——基音周期分析

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
《语音信号处理——基音周期分析》一书专注于讲解如何通过技术手段从语音信号中提取和分析基音周期，这对于语音识别、合成及增强等领域至关重要。 基音周期估计的各种方法及其对应的MATLAB代码。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 语音信号处理——基音周期分析
    优质
    《语音信号处理——基音周期分析》一书专注于讲解如何通过技术手段从语音信号中提取和分析基音周期，这对于语音识别、合成及增强等领域至关重要。 基音周期估计的各种方法及其对应的MATLAB代码。
     
  • 基本的语音处理_basicprocessingofspeech.rar_matlab信号处理_基音波形_浊音清音_能量谱分析_语音信号处理_ma
    优质
    本资源包提供MATLAB环境下基础语音处理教程与实践代码，涵盖基音波形生成、浊音清音识别及能量谱分析等关键技术，适用于学习和研究语音信号处理。 语音信号处理的基本Maylab程序包括读入语音波形、清音浊音检测、加窗、过零率计算、短时能量分析以及基音最大值提取等功能。最后通过测试进行演示。
     
  • LPC_ACFpitchdetection.rar_分帧滤波_基音周期_基频检测_语音信号自相关基音分析
    优质
    本资源提供了一种基于语音信号自相关的基音检测方法，适用于进行ACF（自相关函数）基音周期的计算与识别。通过LPC（线性预测编码）分帧滤波技术优化了语音信号处理过程，提高了基频检测的准确性和效率。 这是一种简单的语音基音检测方法：通过滤波、分帧以及求自相关函数来获取浊音的基音周期，进而实现对基频的检测。
     
  • LabVIEW.zip_LabVIEW_LabVIEW语音分析与采集_语音信号处理
    优质
    本资源包提供使用LabVIEW进行语音分析与采集的相关工具和示例程序，适用于深入学习语音信号处理技术。包含数据采集、频谱分析等功能模块。 LabVIEW语音信号采集及频谱分析的程序功能强大且好用。
     
  • 语音信号分析及处理.zip
    优质
    《语音信号分析及处理》是一份深入探讨语音信号特征提取、噪声抑制和编码技术等内容的技术资料集，适用于通信工程与电子信息专业的学习者和研究人员。 利用 Matlab 2020a 设计一个图形用户界面，能够实现对语音信号进行时域和频域的相关处理与分析，并能通过该界面播放处理后的语音或显示相关图形。具体功能请参考视频内容：https://www.bilibili.com/video/BV1mL4y1b7HM?spm_id_from=333.999.0.0 去掉链接后，可以这样描述： 利用 Matlab 2020a 设计一个图形用户界面，能够实现对语音信号进行时域和频域的相关处理与分析，并能通过该界面播放处理后的语音或显示相关图形。具体功能请参考相应的视频教程。
     
  • MATLAB语音信号处理分析.docx
    优质
    本文档《MATLAB语音信号处理分析》深入探讨了利用MATLAB进行语音信号的各种处理技术，包括信号采集、预处理、特征提取及模式识别等应用。 基于MATLAB的语音信号处理技术可以实现多种功能，包括升高或降低音量、转换男女声音、产生回声和混响效果、倒放音频以及添加噪声和去除噪声等操作。
     
  • 基音周期提取的典型方法及其特征-语音信号处理
    优质
    本文综述了基音周期提取在语音信号处理中的重要性及常用算法，探讨其技术特点和应用范围。 典型的基音周期提取方法及特征分类如下： - 波形估计法：使用多种简单的波形峰值检测器来决定大多数基因周期。 - 数据减少法：根据理论操作从原始语音信号中去除非修正的基音脉冲数据，以减少处理的数据量。 - 过零数法：基于过零点（即正负交替）的数量进行分析，识别重复图形中的规律性特征。 - 相关处理法：包括自相关和改进方法。通过计算语音波形的自相关函数，并使用中心削波和平坦化频谱技术来简化运算过程。 - SIFT计算法：降低采样率后执行线性预测编码（LPC）分析，接着用逆滤波器进行频谱平坦处理，最后利用预测误差的自相关函数恢复时间精度。 - AMDF方法：采用平均幅度差函数检测周期性特征，并通过残余信号的AMDF进一步提取基音信息。 - 变换法： - 倒谱法：基于对数功率谱的逆傅里叶变换，分离频谱包络和微细结构成分； - 循环直方图：在频域内计算高次谐波组成的分布情况，并利用这些高频分量的最大公约数值确定基音频率。
     
  • 利用MATLAB实现语音信号基音周期检测
    优质
    本研究采用MATLAB软件开发环境，探讨并实现了针对语音信号的基音周期自动检测算法，旨在提高语音处理技术的精度和效率。 一篇关于语音信号基因周期检测的论文详细描述了如何使用MATLAB实现相关操作。
     
  • Python语音端点检测、基音周期检测及共振峰估计实战【语音信号处理】.zip
    优质
    本资源提供了一套关于Python在语音信号处理中应用的技术教程与代码实践，包括端点检测、基音周期提取和共振峰计算等内容。 Python语音信号处理实战项目代码可以顺利编译和运行。
     
  • 语音信号处理实验报告分析
    优质
    本实验报告详细探讨了语音信号处理的核心技术与应用，包括信号采集、预处理及特征提取等环节，并进行了数据分析和结果讨论。 语音信号处理实验报告供学习语音信号处理且正在进行相关实验的学生参考。