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赵力提供的语音信号处理Matlab代码、书籍和演示文稿。

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简介：
该书籍涵盖了语音信号处理的深入理论与实践，内容包括赵力的《语音信号处理》教材，以及配套的Matlab代码和PPT演示材料。 旨在为读者提供一个全面的学习资源，帮助他们掌握语音信号处理的关键技术和方法。

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  • 语音信号处理（赵力）的Matlab代码、书籍和PPT
    优质
    本资源集合提供了关于语音信号处理的全面学习资料，包括由赵力教授编写的详尽Matlab代码库、教学书籍及课堂演示文档(PPT)，适合深入研究与实践。 书籍：《语音信号处理》，作者赵力；包含相关Matlab代码、书籍内容及PPT资料。
     
  • 语音信号处理（赵力）
    优质
    赵力教授专注于语音信号处理领域研究多年，其工作涵盖了语音识别、语音增强及说话人识别等多个方面，在国际期刊和会议上发表多篇高质量论文。 语音信号处理的重要性主要体现在两个方面：一是改变语音信息以便于人类理解和解释。
     
  • 赵力版 语音信号处理
    优质
    《赵力版 语音信号处理》是一本深入浅出介绍语音信号处理理论与实践的专业书籍。本书由赵力教授撰写，系统地阐述了语音信号的基本概念、分析方法和应用技术，适合相关领域的研究者和技术人员参考学习。 本书涵盖了赵力版的语音信号处理内容，包括基础知识、语音信号分析、矢量量化技术、隐马尔可夫模型以及神经网络在该领域的应用。此外还涉及了语音编码、合成与识别的相关知识，并深入探讨了说话人识别和语种辨识等方面。书中也介绍了如何进行语音转换及隐藏等话题，并且讨论了情感表达等内容。
     
  • 语音信号处理（赵力著）
    优质
    《语音信号处理》一书由赵力编著，深入浅出地介绍了语音信号处理的基本理论、技术及应用。该书适合相关专业的学生和研究者参考学习。 语音信号处理的研究历史悠久。本书涵盖了语音信号的基础知识、原理、方法及其应用领域。全书共十二章，内容包括语音信号的基本概念、特征分析与处理技术以及各种应用场景等。
     
  • 《语音信号处理》（赵力）[pdf].rar
    优质
    《语音信号处理》由赵力编写，内容涵盖了语音信号的基本理论和先进技术。本书适合从事通信、电子工程及相关领域的科研人员参考学习。文档格式为PDF，压缩包形式提供。 《语音信号处理》(赵力).rar
     
  • 微弱信号处理演示文稿
    优质
    本演示文稿聚焦于微弱信号处理技术，涵盖其原理、方法及应用案例，旨在探讨如何有效提取和分析复杂背景中的微弱信号信息。 这段文字强调了一个非常有用的微弱信号处理课件，特别适合那些设计微弱信号处理电路的专业人士使用。这个资源对于相关领域的学习者和技术人员来说十分有价值。
     
  • 数字信号处理PPT演示文稿
    优质
    本PPT旨在全面介绍数字信号处理的基本原理和技术应用。内容涵盖离散时间信号与系统、傅里叶变换及滤波器设计等核心概念，并结合实际案例展示其在通信工程中的重要性，适用于教学和研究参考。 《数字信号处理教程》由程佩青编写，出版社为清华大学出版社。该书配套的课程PPT可供学习参考。
     
  • 自适应信号处理演示文稿
    优质
    本演示文稿探讨了自适应信号处理技术在现代通信系统中的应用与优化，涵盖算法设计、性能评估及实际案例分析。 《自适应信号处理》是由清华大学薛永林编著的一本书籍。这本书深入浅出地介绍了自适应信号处理的基本原理和技术应用，是学习该领域知识的重要参考书之一。
     
  • SAR信号处理的MATLAB代码及书籍参考
    优质
    本资源提供SAR信号处理相关的MATLAB代码与详细注释，并附有推荐学习书单和文献，适合初学者快速掌握SAR成像技术原理与实践。 SAR信号处理使用MATLAB的书籍及配套代码。
     
  • Matlab语音信号处理代码-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); ```