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LPCM MATLAB 代码 - BSC 项目：语音正弦变换编码

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简介：
本BSC项目利用MATLAB编写LPCM（线性脉冲编码调制）代码，实现对语音信号进行正弦变换编码，旨在探索高效音频压缩技术。 在MATLAB R2018b Academic版本下进行开发：打开Bscproject.prj并运行stc.slx文件，在“综合分析”部分考虑过滤器内存LPC/LSF系数的矢量量化、傅立叶系数的标量量化以及浊音/清音标志细化。此外，还涉及到音调同步插值和叠加窗口后期处理。参考书目为：Lajos Hanzo, F. Clare A. Somerville, Jason Woodard，《无线通信中的语音与音频压缩》，IEEE数字与移动通信系列第二版，John Wiley & Sons出版，2008年。

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  • LPCM MATLAB 代码 - BSC 项目：语音正弦变换编码
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    本BSC项目利用MATLAB编写LPCM（线性脉冲编码调制）代码，实现对语音信号进行正弦变换编码，旨在探索高效音频压缩技术。 在MATLAB R2018b Academic版本下进行开发：打开Bscproject.prj并运行stc.slx文件，在“综合分析”部分考虑过滤器内存LPC/LSF系数的矢量量化、傅立叶系数的标量量化以及浊音/清音标志细化。此外，还涉及到音调同步插值和叠加窗口后期处理。参考书目为：Lajos Hanzo, F. Clare A. Somerville, Jason Woodard，《无线通信中的语音与音频压缩》，IEEE数字与移动通信系列第二版，John Wiley & Sons出版，2008年。
     
  • 利用MATLAB编写正弦函数代码 - Sine: 正弦
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    本教程介绍如何使用MATLAB编程语言编写和绘制基本的正弦函数。通过简单的步骤，读者可以学习到信号处理中常见的数学函数操作。 该文档最近从Assembla转移而来，在混乱过程中后面的功能列表可能无法保证正常工作甚至不存在。在某些情况下，我更倾向于将其称为愿望清单而非功能清单。不过，库中至少包含了大多数列出功能的初步代码： - 统一属性定义宏 - C++反射（不依赖外部元数据生成器） - 类型层次结构 - 属性操作（包括无效方法void） - 属性方法（任意参数和返回类型）(计划中) - Qt用户界面 - 简单插件应用程序 (当前静态) （已编译） - 插件发现功能（计划中） - 示例应用程序 (用于创建简单示例应用的基础) - 对象视图（利用反射自动生成UI的视图） 此外，库还包含一个数学矩阵运算库，该库支持通用标量操作，并将任何类型视为矩阵。当前实现包括以下函数： - indexTypeOfType - indexTypeOfInstance - 矩阵行数和列数获取 - 获取特定位置系数（matrix, i, j）以及单一行或列的系数(matrix, i) - assignMatrix (lhs, rhs)，assingMatrixBlindly，assignMatrixForced 库允许对OperationRowCount 和其他操作进行重写。
     
  • LPCM MATLAB代码 - LPC 合成：利用MATLAB中的线性预测编码进行语音分析与合成
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    本项目提供一套基于MATLAB的LPCM工具包，用于实现语音信号的线性预测编码（LPC）分析及合成。通过此代码可以深入理解并应用LPC技术于语音处理领域。 在Matlab中使用线性预测编码（LPC）进行语音分析和合成。该项目还包括一个简单的基于LPC功能的语音识别脚本。 以下是项目中的关键函数： - LPCSR_AddOverlap.m：组合综合输出帧。 - LPCSR_Analysis.m：根据输入音频帧估计LPC参数，类似于“发送器”的角色。 - LPCSR_Autocorr.m：用于估计音高，并确定当前处理的是浊音还是清音的帧。 - LPCSR_DecodeParams.m：将线谱对（LSP）参数转换为LPC系数形式。 - LPCSR_EncodeParams.m：执行相反操作，即从LPC系数中提取出LSP格式的表示方式。 - LPCSR_ExampleRecognition.m脚本：基于输入音频文件进行简单的语音识别示例分析。 - LPCSR_ExampleSynthesis.m脚本：展示如何使用LPC分析来重新合成一个给定的输入音频文件。 - LPCSR_Excite.m函数：根据音高和浊/清音信息生成激励信号帧。 此外，还有一个名为LPCSR_LoopWrapper.m的辅助函数用于处理迭代过程中的记录保持。
     
  • Matlab正弦波合成代码-Master-Project-2021: 硕士项目-2021
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    本硕士项目致力于使用MATLAB编程实现正弦波合成技术，旨在探索音频信号处理的基础原理与应用。该项目于2021年完成。 该存储库包含用于我的硕士论文的代码，标志着我在NMBU学习的结束，并于2021年春季学期完成。 文件概述如下： - PSD_of_sine_waves.py：使用四个正弦波的叠加通过快速傅立叶变换（FFT）计算功率谱密度（PSD）。此操作利用了两种方法来实现，一种是直接运用Numpy库中的fft函数，另一种则采用SciPy库中的signal.periodogram函数。 - diffusionpotential.py：包括类Ion和DiffusionPotential。主要的类为DiffusionPotential，用于计算扩散势、势能的指数衰减以及势能的功率谱密度。 - compare_equations_and_scenarios.py：使用场景1至4来计算细胞外钾离子（K+）浓度差异以推算钠离子（Na+）和氯离子（Cl-）。接着通过Goldman方程、Henderson方程及近似公式估算扩散势，并且估计了四种不同情况下的PSDs。 - scene.py：包含了场景2与3的函数。
     
  • 语音转换：机器学习课程项目，将源语音变换成目标语音
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    本项目运用机器学习技术，致力于开发一款能够将源语音高效转换为目标语音的应用程序，实现个性化语音变换功能。 语音转换任务是指将一个说话者的语音（源）转变为另一个说话者的语音（目标）。机器学习方法在处理此类问题上比传统信号处理技术更有效，因为它们能够捕捉到更多复杂的特征信息，而这些是传统的信号处理手段难以轻易获取的。在这个项目中，我们探讨了使用递归神经网络(RNN)来实现这一任务，并尝试了几种不同的RNN变体（如LSTM和GRU），观察不同参数设置对模型性能的影响。 我们的方法包括两个独立训练的神经网络：第一个将源语音转换为音素表示；第二个则利用这些音素生成目标说话者的语音。我们会详细讨论这两个网络在面对各种不同配置时所取得的结果表现情况。 数据集方面，我们使用了TIMIT数据库进行研究，该库包含了630名发言者的声音样本及其对应的帧级音素转录信息，用于训练第一个神经网络；同时我们也利用CMU Arctic语音数据库来培训第二个模型。后者包含了一位男性和一位女性发音人的总计1150个句子的录音数据。
     
  • 基于小波变换的语音增强MATLAB代码
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    本项目提供了一套基于小波变换技术实现语音信号增强处理的MATLAB代码。通过有效降低背景噪声提升语音清晰度，适用于通信、音频处理等领域研究与应用。 小波变换进行语音增强的MATLAB代码经过测试效果良好，可以显著减弱语音中的噪声。
     
  • MATLAB中的语音变速变调代码
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    本段代码展示如何使用MATLAB实现对音频文件进行变速和变调处理。通过修改音频信号的时间尺度与频率特性，用户能够便捷地调整播放速度及音高，适用于各类声音处理项目。 语音变速与变调是语音信号处理中的两个关键环节。语音信号可以表示为激励源与线性时变系统的冲激响应的卷积结果。如果激励源是高斯白噪声，那么声道会发出清音；如果是准周期信号，则会产生浊音。浊音在语音序列中影响语速，它由基频构成，即多次谐波形成的准周期信号。语音信号可以看作是由基频周期经整数倍延拓后叠加而成的。 通过插入或删除部分基频周期来调整语速：插入使语速减慢；删减则加快语速。这实际上是改变单位时间内输出的信息量，可以通过调节激励源长度实现。而音调的变化体现在两个特征参数上——即基频周期和共振峰。利用这两个参数的变动可以达到变调的效果。
     
  • 正弦信号的MATLAB代码-MATLAB教程
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    本教程详细介绍了如何使用MATLAB生成和操作正弦信号。通过实例演示了创建、绘图及频域分析等基本步骤，适合初学者快速入门。 正弦信号的MATLAB代码 本教程适用于希望学习MATLAB初学者。 让我们从命令开始。 课程内容： - 课程概述：熟悉课程结构。 - 命令使用：在MATLAB中输入命令以执行计算并创建变量。 - 输入命令 - 将数据存储于变量中 - 使用内置函数和常量 桌面总览： - 向量与矩阵的创建：构建包含多个元素的MATLAB变量。 - 手动输入阵列 - 创建均匀间隔向量 - 数组创建功能 导入数据： - 将外部文件的数据引入至MATLAB。 索引和修改数组： - 使用索引来提取并调整MATLAB数组中的行、列及元素值。 - 索引到数组 - 提取多个元素 - 更改数组的值 数组计算： - 对整个数组进行一次性运算处理。 调用函数： - 调用函数以获取多重输出结果。 获得帮助： - 使用MATLAB文档来查找有关功能的信息。 绘制数据： - 利用MATLAB绘图工具可视化变量信息。 - 绘制向量 - 注释图表 复习问题： - 集中整理并回顾项目中学到的概念与知识。 实践项目包括但不限于电力消耗和音频处理。此外，您将学习如何编写及保存自己的MATLAB程序（脚本）以及使用逻辑数组进行数据操作。
     
  • PCM编码与解码-MATLAB语音PCM_pcm_matlab_PCM语音_
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    本项目利用MATLAB实现PCM（脉冲编码调制）技术对语音信号进行编码和解码。通过量化和编码过程，将模拟音频转换为数字格式，便于存储及传输，并探讨其在实际通信中的应用价值。 对一段语音信号进行分析，并对其进行 PCM 编码和译码后回放该信号。
     
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    本文介绍了在MATLAB环境下进行正弦信号的希尔伯特变换的方法和应用，通过实例讲解了如何利用该变换获取信号的解析表示。 本代码主要利用MATLAB工具实现正弦信号的希尔伯特变换，简单明了，易于理解。