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基于倒谱特征的语音端点检测-MATLAB实现

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简介:
本研究采用MATLAB平台,通过分析倒谱特征来精确识别语音信号中的有效数据段,提高语音处理系统的性能。 信号倒谱的一种定义是信号的能量谱密度函数S(ω)的对数的傅里叶反变换。也可以将信号s(n)的倒谱c(n)视为logS(ω)的傅里叶级数展开,即: 式中Cn=C-n为实数,通常称为倒谱系数。

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客服
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  • -MATLAB
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    本研究采用MATLAB平台,通过分析倒谱特征来精确识别语音信号中的有效数据段,提高语音处理系统的性能。 信号倒谱的一种定义是信号的能量谱密度函数S(ω)的对数的傅里叶反变换。也可以将信号s(n)的倒谱c(n)视为logS(ω)的傅里叶级数展开,即: 式中Cn=C-n为实数,通常称为倒谱系数。
  • ——熵与分形
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    本研究探讨了在语音信号处理中应用倒谱分析、谱熵和分形理论进行有效语音端点检测的方法和技术,旨在提高语音识别系统的准确性和效率。 语音端点检测可以通过倒谱、谱熵和分形三种方法实现。其中一种具体的算法是双门限谱熵盒维数法。
  • 优质
    本研究提出了一种利用谱熵进行语音信号端点检测的新方法,有效提高了在噪声环境下的识别准确率。 本段落介绍了一种使用Matlab实现的基于谱熵算法的语音端点检测方法。
  • Matlab Pitch_CEP.rar__法(CEP)_周期
    优质
    该资源包提供了基于MATLAB的倒谱法(CEP)进行语音信号处理中基音检测的代码和示例,适用于研究与学习。 倒谱法检测基音周期的MATLAB实现方法。
  • MATLAB
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    本项目旨在通过MATLAB编程语言实现图像处理中的角点检测算法。研究并比较多种角点检测方法(如Harris和Shi-Tomasi),探索其在实际应用中的性能表现。 角点特征检测及其MATLAB实现;附带详细的Word文档和PPT讲解;包含完整的MATLAB源代码及实例图像,可以直接运行并获得结果,易于上手操作;所有MATLAB代码均配有详细注释。
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    本研究探讨了一种采用倒谱分析技术进行基音检测的方法。通过处理语音信号的倒频谱特性,可以更准确地识别声音中的周期性成分,进而提高在不同环境下的基音检测精度和鲁棒性。此方法特别适用于噪音环境中的人声处理与分析。 语音的倒谱是通过将短时频谱取对数后再进行逆离散傅里叶变换(IDFT)得到的结果。因此,浊音信号中的周期性激励会在倒谱中表现为同样周期性的脉冲。利用这一点,可以从倒谱波形中估计出基频率周期。通常认为,在倒谱波形的第二个脉冲对应于激励源的基本频率。
  • Matlab自适应
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    本研究利用MATLAB平台,提出了一种基于自适应谱熵的语音端点检测算法,有效提升了在噪声环境下的检测精度和鲁棒性。 该方法基于自适应子带谱熵,并引入正常量K来计算负熵。噪声的负熵减少比语音的负熵减少更为明显,同时各种噪声之间的负熵差异较小。这样就增强了语音与噪声间的区分度。
  • VAD-Master_CWebRTCVAD算法_WebRTC_VAD___UPHDE_
    优质
    本项目为C语言编写的VAD(Voice Activity Detection)算法,基于WebRTC框架并采用UPHDE模型优化,适用于Web环境下的语音端点检测。 使用WebRTC中的VAD算法可以实现录音文件的语音端点检测,延迟为7.8毫秒。
  • Matlab熵函数(附源码).zip
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    本资源提供了一种利用熵函数进行语音信号端点检测的方法及完整源代码。适用于语音处理和识别领域,有助于提高语音识别系统的准确性和效率。 1. 版本:MATLAB 2014/2019a,包含运行结果示例。 2. 领域:智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理以及无人机路径规划等多种领域的MATLAB仿真项目。 3. 内容:标题所示内容的详细介绍可以在博客主页搜索相关文章查看。 4. 适合人群:适用于本科及硕士阶段的教学与科研学习使用。 5. 博客介绍:一位热爱科学研究的MATLAB开发者,致力于技术提升和自我修养同步精进。欢迎有兴趣的合作项目交流。