Advertisement

语音信号处理包括录制清音和浊音样本，并获取标准清音和浊音模板，提取能量谱、过零率、短时自相关特征，计算并分析各项指标

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

简介：
语音信号处理过程中，首先进行的是本人的清音和鼻音样本的采集，随后从公开资源中获取标准化的标准清音与浊音样本集合。在特征提取阶段，计算能量谱、零点交叉频率以及时间窗内的自相关序列，并利用自相关函数（AMDF）进行特征对比分析。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 语音信号处理包括录制清音和浊音样本，并获取标准清音和浊音模板，提取能量谱、过零率、短时自相关特征，计算并分析各项指标
    优质
    语音信号处理过程中，首先进行的是本人的清音和鼻音样本的采集，随后从公开资源中获取标准化的标准清音与浊音样本集合。在特征提取阶段，计算能量谱、零点交叉频率以及时间窗内的自相关序列，并利用自相关函数（AMDF）进行特征对比分析。
  • 基本的语音处理_basicprocessingofspeech.rar_matlab信号处理_基音波形_浊音清音_能量谱分析_语音信号处理_ma
    优质
    本资源包提供MATLAB环境下基础语音处理教程与实践代码，涵盖基音波形生成、浊音清音识别及能量谱分析等关键技术，适用于学习和研究语音信号处理。 语音信号处理的基本Maylab程序包括读入语音波形、清音浊音检测、加窗、过零率计算、短时能量分析以及基音最大值提取等功能。最后通过测试进行演示。
  • Speech Processing - Detecting Voiced and Unvoiced Sounds: 语音处理 - 检测浊音和清音
    优质
    本研究聚焦于语音处理中区分浊音与清音的技术，探讨了如何通过信号分析有效识别这两种声音类型，为语音识别及合成系统提供关键支持。 语音处理包括检测浊音和清音的语音信号方法，通常使用过零率和能量来区分这两种类型的语音。例如，在原始演讲录音中可以分别识别出包含浊音的部分以及清音部分。
  • 短时能量_过零率_短时过零率_语音特性_
    优质
    本研究探讨了短时能量和过零率在语音处理中的应用，分析其对语音信号特性的描述能力，并提出基于短时过零率的改进算法。 语音特征中的短时能量算法与短时平均过零率算法简单易懂，适合初学者学习。
  • 语音信号处理技术：短时过零率、语音分帧、短时功率密度谱、短时能量及小波去噪
    优质
    本研究聚焦于语音信号处理的关键技术，包括短时过零率分析、语音分帧技术、短时功率密度谱与短时能量评估，并探讨了小波变换在语音去噪中的应用。 语音信号处理包括短时过零率分析、语音分帧技术、短时功率密度谱计算以及短时能量测量。此外，小波去噪也是常用的一种方法。
  • 【特征提取】基于Matlab的语音信号短时平均过零率代码.zip
    优质
    这段资料提供了一个使用Matlab编写的代码包，用于计算语音信号的短时平均过零率，帮助用户进行音频信号处理和特征提取研究。 语音信号短时平均过零率的特征提取方法及包含Matlab源码。
  • MATLAB代码用于提取语音特征（短时能量、平均幅度和平均过零率）
    优质
    本项目提供了一套MATLAB脚本，用于计算音频信号中的关键声学特征，包括短时能量、平均幅度及平均过零率，适用于语音处理与识别研究。 提取语音特征（如短时能量、平均幅度、平均过零率）的Matlab代码可以用于分析音频信号的关键特性。这类代码通常包括计算这些特定参数所需的算法实现，以便对给定的声音文件进行详细的声学评估。
  • 语音处理中的短时能量、短时幅度和过零率（MATLAB）
    优质
    本简介介绍在语音信号处理中应用MATLAB分析语音的短时能量、短时幅度及过零率的方法和技术。 使用MATLAB对语音进行短时分析，包括计算短时能量、短时幅度以及过零率。
  • 语音分帧、短时能量及过零率分析
    优质
    本研究探讨了基于语音信号处理技术中的关键步骤——语音分帧，并深入分析了短时能量和过零率在识别语音特征方面的应用与重要性。 该程序实现了对一段语音信号的分帧、预加重，并计算了短时能量和过零率。