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基于MATLAB的语音共振峰检测程序

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简介：
本简介介绍了一款利用MATLAB开发的语音共振峰检测软件。该程序能够精准分析和提取语音信号中的共振峰参数，适用于声学研究及语音处理领域。 学习语音信号处理的初学者可以参考一下，做得不错。

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  • 基于MATLAB的语音共振峰检测程序
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    本简介介绍了一款利用MATLAB开发的语音共振峰检测软件。该程序能够精准分析和提取语音信号中的共振峰参数，适用于声学研究及语音处理领域。 学习语音信号处理的初学者可以参考一下，做得不错。
     
  • 基于Matlab的语音信号共振峰提取
    优质
    本研究利用MATLAB软件开发了一种高效的语音信号处理算法，专注于自动检测和分析人类语音中的共振峰，以支持语音识别、合成及语言学研究。 基于LPC方法的完整语音信号共振峰提取Matlab程序，实现性好，操作简单。
     
  • 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。
     
  • Matlab中的共振峰提取程序
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    本程序利用Matlab实现共振峰提取，适用于语音信号处理等领域。通过精确计算频谱包络，为研究语音特征提供有效工具。 此程序是我编写的Matlab程序，提取的效果与Praat很接近，如有需要可以下载。
     
  • SpeechRecAndSyn07.rar_LPC合成_LPC共振峰_MFCC_语谱图共振峰_语音识别_matlab
    优质
    这是一个包含LPC（线性预测编码）合成、LPC共振峰分析、MFCC（梅尔频率倒谱系数）、语谱图共振峰提取以及基于Matlab的语音识别技术资源包。 一个带用户界面的MATLAB语音合成与识别程序包括两个主要部分：MainGuide01.fig 和 MainGuide02.fig。 在第一个程序（MainGuide01.fig）中，通过提取梅尔频率倒谱系数 (MFCC)，利用动态时间规整算法 (DTW) 计算实时录音和模板之间的最小距离，并给出识别结果。此外，该界面还能展示波形图、频谱图、语谱图以及基频和共振峰。 第二个程序（MainGuide02.fig）是语音合成模块，通过加载一个wav文件并使用线性预测编码 (LPC) 与残差及音高两种方式来生成声音，并允许用户实时听取生成的语音效果。需要注意的是，这些fig文件需要在MATLAB 2012b或以上版本中打开才能正常使用。
     
  • 基于MATLAB的随机共振弱信号检测程序
    优质
    本程序利用MATLAB开发，旨在通过随机共振技术有效放大并检测微弱信号。适用于科研与工程中信号处理相关领域。 随机共振描述了过阻尼布朗粒子在非线性双稳态系统中，在周期性信号与随机噪声共同作用下发生的跃迁现象。这一原理可用于检测弱信号，并且可以通过编写Matlab程序来实现，其中主程序为a_b_f。
     
  • 共振峰在语音信号中的提取
    优质
    本研究探讨了从复杂的语音信号中精确提取共振峰的方法和技术。通过分析声学特性和频谱特征，优化语音识别和合成系统的性能。 在MATLAB中用于提取语音信号的前三个共振峰频率的代码可以直接运行，所需的功能函数已经添加完毕。
     
  • 共振峰估算：解释用于确定浊音区间共振峰位置的算法-MATLAB开发
    优质
    本项目致力于研究并实现一种算法，用以精确估计语音信号中浊音段的共振峰位置。通过MATLAB编程，分析和处理语音数据，为语音识别与合成提供关键技术支撑。 语音处理任务由一组研究人员负责完成，其中包括罗格斯大学与加州大学圣塔芭芭拉分校的Lawrence Rabiner教授、斯坦福大学的Ronald Schafer教授以及来自罗格斯大学的Kirty Vedula 和 Siva Yedithi。这些练习旨在辅助LR Rabiner和RW Schafer编写的《数字语音处理理论与应用》教科书的教学内容。 本MATLAB练习中介绍了一种算法，该算法能够根据从线性预测分析方法得出的基于帧的语音信号分析结果中的语音多项式根的位置来估计浊音区间共振峰的位置。此算法的一个重要部分在于识别出准连续区域，在这些区域内前三个共振峰在浊音时段内保持连续状态，并据此标准向前后扩展较弱区域，从而确定这些持续性的共振峰位置。
     
  • 基于MATLAB的语音信号端点检测程序
    优质
    本简介介绍了一款基于MATLAB开发的语音信号端点检测程序。该程序能够准确识别并提取语音信号中的有效语音部分，剔除静音段落，为后续语音处理提供高效支持。 端点检测在语音识别中具有重要意义。本程序采用双门限端点检测算法，其基本原理是：首先通过短时平均能量进行初步判断，然后在此基础上利用短时平均过零率进行二次验证。初次判断确定大致的语音段落，而第二次判断则精确地定位出语音的起始和结束位置。
     
  • 基于随机共振的微弱信号检测（MATLAB）
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    本研究利用MATLAB软件探索了随机共振技术在增强微弱信号检测中的应用效果，旨在提升信号处理领域的技术水平。 用于随机共振微弱信号检测的一段小程序。