Advertisement

语音编码技术算法

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

简介：
语音编码技术算法是用于压缩和传输数字音频信号的一系列数学方法，旨在减少数据量的同时保持音质。 用C语言编写了语音编码算法，包括LPC、CELP和LPC-10，代码中没有包含中文注释。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 语音编码技术算法
    优质
    语音编码技术算法是用于压缩和传输数字音频信号的一系列数学方法，旨在减少数据量的同时保持音质。 用C语言编写了语音编码算法，包括LPC、CELP和LPC-10，代码中没有包含中文注释。
     
  • 采用celp算法的语音编码技术
    优质
    本研究探讨了CELP（码激励线性预测）算法在语音编码中的应用，通过分析其原理和实现方式，旨在提高语音通信的质量与效率。 该算法是在MATLAB软件平台上实现的，用于语音编码。
     
  • CVSD语音编码技术
    优质
    CVSD语音编码技术是一种低比特率语音传输算法，通过模拟信号处理实现高效语音压缩与解压，在无线通信、军事等领域应用广泛。 MATLAB 可用于语音编码压缩。
     
  • CELP语音编码技术
    优质
    CELP语音编码技术是一种利用感知加权和线性预测模型进行高效语音压缩的技术，在低比特率下仍能保持较好的语音质量。 CELP语音编码的MATLAB程序可以直接运行。
     
  • PCM语音编码技术
    优质
    PCM语音编码技术是一种用于数字化语音信号处理的基础技术，通过脉冲编码调制将模拟声音转换为数字格式，广泛应用于电话通信和语音识别等领域。 PCM语音编码的C语言实现包括了相关的C语言代码示例，并且提供了一段音频处理前后的对比试听效果。
     
  • G.729AB 语音编码技术
    优质
    G.729AB是一种高效的语音编码技术，采用ACELP算法，提供8kbps带宽下的高质量语音传输，广泛应用于VoIP和视频会议系统中。 G729语音编码包括G729AB和G729B两种模式。
     
  • DTW语音识别技术算法
    优质
    DTW语音识别技术算法是一种通过动态时间规整方法来匹配不同长度但相似形状的时间序列信号的技术，广泛应用于语音识别领域，能够有效提升非均匀速度语音的识别精度。 大部分采用voicebox库中的函数，需要将voicebox添加到路径中。模板在测试程序中共有5个，通过i进行设定，命名原则为数字a（例如1a），被测对象的命名原则为数字b（例如1b）。测试程序名为dtwTest，其余部分是一些函数原型。
     
  • MELP算法的语音编码
    优质
    MELP算法是一种先进的语音编码技术，通过模拟人类发声过程，实现高质量、低比特率的语音传输，在军事和民用通信中均有广泛应用。 melp算法语音编码支持600bps、1200bps和2400bps的传输速率。
     
  • 基于去噪算法的语音识别技术
    优质
    本研究探讨了利用先进的去噪算法优化语音信号处理过程，从而提升语音识别系统的准确性和鲁棒性，特别适用于嘈杂环境下的应用。 使用MATLAB编写的语音识别项目可以进行实验，并且可以在该项目的基础上进一步改进和优化。
     
  • 降噪算法中的语音增强技术.zip
    优质
    本资料探讨了降噪算法中用于改善音频清晰度和质量的语音增强技术，适用于研究与开发人员。包含多种算法原理及应用案例分析。 在IT领域内，语音增强是一项关键技术，在音频处理与通信系统中有广泛应用。降噪算法是实现这一技术的核心部分，旨在去除背景噪声，并提高语音信号的质量和可理解性。“语音增强的降噪算法.zip”资料包包括了用于实际操作及学习的相关代码和数据。 我们来探讨一下降噪的基本概念：在音频信号中，任何与目标语音无关且干扰其清晰度的因素都被称为噪声。这可能源自环境、设备或其它电子信号等不同来源。通过分析并处理这些音频信息，降噪算法试图区分出哪些是实际的语音成分以及哪些属于背景噪音，并据此消除或减弱它们的影响。 “code_nr_alg3_book”这个名字暗示着这是关于第三种噪声抑制技术的方法描述。通常来说，有多种不同的方法可以实现这一目标：频域、时域或者混合领域的方式都有可能被使用到。例如，“谱减法”是一种常见的基于频率领域的降噪技巧，它假设噪音在频带上的功率分布较为均匀而语音信号则表现出更加复杂的特性变化。通过对比噪声样本与含噪音频的频谱数据，可以估算出背景声音的能量，并据此减少其影响。 除此之外还有其他更为复杂的技术手段如Wiener滤波器、自适应滤波及基于神经网络的方法等，这些工具能够根据不同的噪音环境进行动态调整以达到更好的效果。在实际应用中，评估降噪算法的性能时会采用客观和主观的标准：前者包括像珀塞尔距离（PESQ）、信噪比改善（SNR）以及短时间客观互信息度量法（STOI）等指标；后者则通过让人类听者对处理后的音频进行评分来进行。 “license.txt”文档通常包含了软件许可协议，规定了这些代码和数据的使用、分发及修改条件。在利用这些资源时必须遵守相关条款以避免侵犯版权或违反开源许可证的规定。“语音增强的降噪算法.zip”资料包为学习者提供了宝贵的实践机会与理论知识相结合的机会，有助于提升对语音信号处理技术的理解，并优化通信系统的性能或是开发更加智能的应用程序。