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基于LPC算法的语音基频检测C语言代码整理

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简介：
本项目整理了基于线性预测编码(LPC)算法实现的语音信号基频检测的C语言代码，适用于音频处理和语音识别技术研究。 CCS3.3是一款用于DSP的集成开发环境。软件环境为Code Composer Studio 3.3，所使用的DSP型号是TMS320C6713，CODEC芯片为TLV320AIC23B，并且使用了TMS320C67xDSP Library- SPRC121库来实现相关的功能。 开发步骤如下： a. 选择合适的模拟器。 b. 创建工程并编译源程序，生成.out文件。 c. 将程序加载到目标设备上（load program）。 d. 设置断点，并打开图形窗口进行调试。 e. 运行程序。

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  • 基于LPC算法的语音基频检测C语言代码整理
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    本项目整理了基于线性预测编码(LPC)算法实现的语音信号基频检测的C语言代码，适用于音频处理和语音识别技术研究。 CCS3.3是一款用于DSP的集成开发环境。软件环境为Code Composer Studio 3.3，所使用的DSP型号是TMS320C6713，CODEC芯片为TLV320AIC23B，并且使用了TMS320C67xDSP Library- SPRC121库来实现相关的功能。 开发步骤如下： a. 选择合适的模拟器。 b. 创建工程并编译源程序，生成.out文件。 c. 将程序加载到目标设备上（load program）。 d. 设置断点，并打开图形窗口进行调试。 e. 运行程序。
     
  • 利用LPC算法进行语音基频检测
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    本文探讨了利用线性预测编码（LPC）算法在语音信号处理中的应用，专注于其在自动检测语音基频方面的效率与准确性。通过分析不同条件下的实验数据，证明了LPC方法在复杂环境下的鲁棒性和优越性能，为语音识别和合成技术提供了一种有效的解决方案。 DSP文件包含了与DSP相关的参考范例。matlab文件夹内有算法的浮点仿真程序。SpeechLPC.m是主程序，前缀为Sub的相关子程序也包含在其中，*.wav格式的两个汉字语音文件可用作仿真的输入数据。
     
  • 基于LPC算法的语音基频检测与CCS软件应用指南.zip
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    本资料包提供了一篇关于利用线性预测编码（LPC）算法进行语音信号基频检测的技术文档，并结合了Code Composer Studio (CCS) 软件的应用指南，适用于声学工程和电子通信领域的学习与实践。 本段落介绍CCS软件的安装步骤，并详细讲解如何创建CCS6.0工程、与仿真器连接、导入项目以及进行ccs6.0的仿真和烧录操作。此外，还将使用CCS软件完成基于LPC算法的语音基频检测实验，提供MATLAB源码及一个范例工程项目。
     
  • C语言 SBC音频编解码算法
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    本项目专注于使用C语言在单板计算机(SBC)上实现高效音频编解码算法，旨在提供高质量、低延迟的音频处理解决方案。 纯C语言编写的SBC音频编解码算法，包含测试示例程序，可以根据需求调节压缩比。
     
  • 基于LPC的语音识别技术
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    本研究聚焦于LPC（线性预测编码）在语音信号处理中的应用，探讨其如何提升语音识别系统的性能和效率。通过深入分析LPC参数提取及其对音素分类的影响，本文提出了一种改进的LPC框架，以增强模型对于不同说话人及环境噪音的鲁棒性。 基于LPC分析的语音特征参数研究及其在说话人识别中的应用探讨了线性预测编码（Linear Predictive Coding, LPC）技术如何用于提取有效的语音特征参数，并深入讨论了这些参数在实现准确的说话人识别系统方面的应用价值和潜力。
     
  • 基于Keccak算法的SHA-3加密算法C语言测试代码
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    这段简介描述了一个使用C语言编写的程序，旨在验证基于Keccak算法实现的SHA-3哈希函数的有效性和安全性。该代码为开发人员提供了一种简单而有效的方法来评估和测试SHA-3加密性能及各种应用场景下的可靠性。 2012年10月，美国NIST选择了Keccak算法作为SHA-3的标准算法。该算法具有良好的加密性能及抗解密能力。 测试代码的编译与运行步骤如下： 1. 使用makefile管理测试代码，并将整个文件夹拷贝到Linux目录下。 2. 通过命令行输入 `make` 进行编译链接，生成可执行文件HashCalc。 3. 在命令行中输入 `./HashCalc` 执行程序。 4. 若要清理编译过程中产生的文件，在命令行中输入 `make clean`。 对于非Linux环境且不使用gcc的编译器，则无需通过makefile。此时main.c依赖于keccak.c和sha3nist.c两个源代码文件。
     
  • VAD-Master_C语言实现的基于WebRTC的VAD算法_WebRTC_VAD_语音端点检测_端点检测_UPHDE_
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    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。
     
  • 【语音分析】基于短时自相关法的基音周期检测及LPC预测增益计算【附Matlab源码 1517期】.zip
    优质
    本资源提供了一种利用短时自相关法进行基音周期检测以及通过LPC计算预测增益的方法介绍与实现，配套有实用的Matlab代码。适合深入研究语音信号处理的技术人员参考学习。 0积分下载，代码运行效果图见压缩包。
     
  • MATLAB中LPC语音信号处理代码：基于Linear-Predictive-Coder的实现
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    本代码展示了如何在MATLAB环境下使用线性预测编码（LPC）技术进行语音信号处理。通过详细的注释和示例，帮助用户理解和应用LPC算法，提升语音信号分析与合成的质量。 在通信系统中，由于通道的带宽限制，通常需要以压缩或编码的形式传输音频（语音）信号。在这种情况下，“线性预测编码（LPC）”是一种有效的低比特率语音编码方法。 使用LPC的主要步骤包括分析/编码阶段和合成/解码阶段。其中，在分析/编码阶段采用全极点滤波器来建模人声；在解码阶段提取LPC参数，如滤波器系数、音高及增益等。 为了实现基于MATLAB的语音信号处理代码，首先确保已安装最新版本的MATLAB软件，并将包含所需文件（包括`.mp3`音频文件和名为`LPC.m`的脚本）放在同一目录下。然后打开并运行该脚本进行编码或解码操作。通过修改输入文件名可以在不同的音频文件上测试此代码。 整个过程处理的是持续时间为30毫秒且非重叠的语音信号帧，以确保精确度和效率。
     
  • 【语音处理】利用Matlab进行语音基频检测的实现.zip
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    本资源提供了一种使用MATLAB软件包来检测和分析语音信号中基频的方法。通过一系列算法和工具箱函数，演示了如何提取语音中的关键信息，并对结果进行了可视化展示。适合于声学、语言处理等相关领域的学习与研究。 随着智能化设备的普及，语音信号作为重要的交互方式变得越来越重要。语音信号处理在多个领域得到广泛应用，包括语音识别、智能控制、身份验证以及智能家居系统。MATLAB仿真软件具备强大的信号处理功能，可以对语音信号进行平移、尺度变换、系统分析、时频转换和滤波等操作。本段落将利用MATLAB软件来实现语音信号的音效处理、时频分析及滤波等功能。