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语音信号处理课程实验教程(含MATLAB源代码)-代

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简介:
《语音信号处理课程实验教程(含MATLAB源代码)》旨在为学生提供全面而深入的语音信号处理理论与实践知识。本书通过丰富的MATLAB实例和源码,帮助学习者掌握语音信号处理的核心技术,并应用于实际项目中。适用于高校相关专业教学及科研人员参考使用。 SpeechSignalProcessingCourse:语音信号处理实验教程(包含MATLAB源代码)

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客服
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  • MATLAB)-
    优质
    《语音信号处理课程实验教程(含MATLAB源代码)》旨在为学生提供全面而深入的语音信号处理理论与实践知识。本书通过丰富的MATLAB实例和源码,帮助学习者掌握语音信号处理的核心技术,并应用于实际项目中。适用于高校相关专业教学及科研人员参考使用。 SpeechSignalProcessingCourse:语音信号处理实验教程(包含MATLAB源代码)
  • .zip
    优质
    本资源提供一系列关于语音信号处理的基础实验代码,涵盖信号分析、滤波及编码等领域,适用于学习和研究。 语音信号处理实验教程源代码
  • Python Sound Open:及Python
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    本书《Python Sound Open》是一本针对语音信号处理的实验教程,结合丰富的Python代码实例,帮助读者深入理解并实践语音技术。 《语音信号处理试验教程》(梁瑞宇等)中的代码主要是用Matlab实现的。鉴于Python目前比较流行,因此将该项目大部分内容改写成Python版本,这些改动大多是手动完成的。在使用过程中可以参考帮助文件以获取更多信息。
  • 的Python全部),作者:梁瑞宇
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    本书为读者提供了一个全面而实用的语音信号处理入门指南,通过丰富的Python实验和完整源码解析,帮助初学者快速掌握相关技能。适合计算机科学、通信工程及相关领域的学习者参考使用。 《语音信号处理试验教程》(梁瑞宇等)中的代码主要是用Matlab实现的。鉴于Python目前较为流行,因此将该项目大部分内容转换为Python版本,并且大多数是手动完成的。参考的帮助文件包括matlab说话代码-SoundSignalProcess项目中关于语音信号处理的内容。 _sound_open函数在《语音信号处理试验教程》(梁瑞宇等)中有详细说明。
  • 指南(MATLAB
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    本书《语音信号处理实验指南》提供了全面而详细的语音信号处理技术介绍,并包含丰富的MATLAB源代码以供读者实践学习。 第一章 MATLAB基础教程 第二章 语音信号处理基础 第三章 语音信号分析 第四章 语音信号特征提取 第五章 语音降噪 第六章 语音编码 第七章 语音合成 第八章 语音隐藏 第九章 声源定位 第十章 语音识别 第十一章 说话人识别 第十二章 情感识别 以及相关的语音信号处理作业。
  • 指南与Matlab.zip
    优质
    《语音信号处理实验指南与MATLAB代码》是一份综合性的学习资料,包含多个实用的语音信号处理实验教程及详细的MATLAB实现代码。适合学生和工程师深入理解并实践语音信号处理技术。 语音信号处理的研究一直是数字信号处理技术发展的重要推动力量。许多新的处理方法首先在语音领域取得成功后才推广到其他应用领域。例如,高速信号处理器的诞生和发展与语音信号处理研究密切相关。由于语音信号处理算法复杂且要求实时性高,这促使人们设计出先进的高速信号处理器。这些产品面世之后,在语音信号处理中得到了最有效的推广应用,并对这类设备产生了巨大的市场需求,从而进一步推动了微电子技术的发展。
  • MATLAB中的
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    本简介提供了一系列针对MATLAB环境设计的语音信号处理实验程序。这些程序旨在帮助学习者理解并实践语音信号的基本处理技术,包括预处理、特征提取和分析等关键步骤。通过互动编程练习,用户能够深入探索音频信号处理的实际应用。 语音信号处理实验源程序可运行,并附带用于处理的音频文件,能够得出结果。该实验由哈尔滨理工大学电子信息工程系完成。
  • Matlab-f11.m
    优质
    本代码为MATLAB程序f11.m,主要用于实现语音信号的处理与分析,包括但不限于滤波、频谱分析等功能。 Matlab语音信号处理程序-f11.m可以对语音信号的单个字或词进行频率及过零率分析。 ```matlab clc [filename, pathname] = uigetfile; [x,Fs] = wavread; % 幅度归一化到[-1, 1] x = double(x); x = x / max(abs(x)); % 常数设置 FrameLen = 240; % 每帧长度为240个采样点 FrameInc = 80; % 相邻两帧之间的重叠部分为80个采样点 amp1 = 10; amp2 = 2; zcr1 = 10; zcr2 = 5; maxsilence = 3; % 最大静默时间为6*10ms=30ms minlen = 15; % 最小语音段长度为15*10ms=150ms status = 0; count = 0; silence = 0; % 计算过零率 tmp1 = enframe(x, FrameLen, FrameInc); tmp2 = enframe(diff(tmp1), FrameLen, FrameInc); signs = tmp2 < 0; diffs = abs(tmp2) > 0.02; zcr = sum(signs & diffs, 1); % 对每一帧计算过零率 % 计算短时能量 amp = sum(abs(x), FrameLen, FrameInc).^2; % 调整能量门限 amp1 = min(amp) / 4; amp2 = min(amp) / 8; x1 = 0; x2 = 0; x3 = 0; x4 = 0; for n=1:length(x) goto = 0; switch status case {0,1} % 状态为静默或可能开始语音段时 if amp(n) > amp1 x1 = max(amp); status = 2; silence = 0; count = count + 1; elseif (amp(n) > amp2 | zcr(n) > zcr2) status = 1; count = count + 1; else status = 0; count = 0; end case 2 % 状态为语音段时 if (amp(n) > amp2 | zcr(n) > zcr2) count = count + 1; else silence = silence + 1; if silence < maxsilence count = count + 1; elseif count < minlen status = 0; silence = 0; count = 0; else status = 3; end end case 3 % 状态为结束时 break; end end count = count - silence /2; x2 = x1 + count -1; subplot(4,1,1) plot(x); axis([-1 1]); ylabel(信号幅度); subplot(4,1,2) plot(zcr); axis([0 max(max(zcr))]); ylabel(过零率); line([0 length(zcr)], [zcr2 zcr2], Color, red); line([0 length(zcr)], [zcr1 zcr1], Color, red); subplot(4,1,3) plot(amp); axis([0 max(max(amp))]); ylabel(能量); line([0 length(amp)], [amp2 amp2], Color, red); line([0 length(amp)], [amp1 amp1], Color, red); ```
  • MATLAB序-MATLAB.rar
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    本资源提供了一套全面的MATLAB工具包,用于执行复杂的语音信号处理任务。包含多种算法和示例代码,适用于学术研究与工程应用。 本项目使用MATLAB进行语音信号处理。首先通过麦克风录制一段语言,并对其进行采样等一系列预处理步骤。接着让这段语音经过带有白噪音干扰的信道传输后输出,然后比较原始波形与受干扰后的波形差异,形成新的语音文件并保存下来以供对比分析。 运行结果生成了一个名为Figure16.jpg的图像文件。
  • 数字设计——
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    本课程设计专注于数字信号处理技术在含噪语音信号中的应用,通过理论学习与实践操作相结合的方式,提升学生对噪声抑制、语音增强等关键问题的理解和解决能力。 数字信号处理课程设计——带噪声的语音信号处理包括以下内容:1、报告;2、代码;3、使用MATLAB App Designer开发的应用程序界面。