Advertisement

语音信号的处理与提取.zip

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

简介：
本资料探讨了语音信号处理技术及其应用，包括信号提取、噪声抑制和特征分析等内容。适合研究及工程实践参考使用。 本论文将语音进行数字化处理，并对其传输、存储及识别进行了研究。文中主要从预处理、特征提取、训练与识别四个方面对语音信号展开重点分析。其中，预处理和特征提取尤为重要。为实现这些步骤，本段落使用了MATLAB R2014a开发工具及其GUI用户界面设计功能以及数据计算能力。采用VQ模型进行训练及辨识，并利用MFCC方法提取特征信息；通过k-means算法建立码库，最终构建了一个小型的说话人识别系统。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 语音信号的处理与提取.zip
    优质
    本资料探讨了语音信号处理技术及其应用，包括信号提取、噪声抑制和特征分析等内容。适合研究及工程实践参考使用。 本论文将语音进行数字化处理，并对其传输、存储及识别进行了研究。文中主要从预处理、特征提取、训练与识别四个方面对语音信号展开重点分析。其中，预处理和特征提取尤为重要。为实现这些步骤，本段落使用了MATLAB R2014a开发工具及其GUI用户界面设计功能以及数据计算能力。采用VQ模型进行训练及辨识，并利用MFCC方法提取特征信息；通过k-means算法建立码库，最终构建了一个小型的说话人识别系统。
     
  • LPCC在语音信号处理中的提取方法
    优质
    本文探讨了LPCC（线性预测 cepstral系数）在语音信号处理领域的应用，详细介绍了其提取方法及其在改善语音识别与合成性能方面的优势。 适合初学者阅读的相关PDF文章可以与大家分享。
     
  • MFCC特征提取在语音信号处理中的应用
    优质
    简介：本文探讨了MFCC（Mel频率倒谱系数）技术在语音信号处理领域的重要性及其广泛应用，包括语音识别、说话人辨识等方面。通过分析音频信号的频谱特性，MFCC能有效降低环境噪音的影响，提高语音特征的区分度和稳定性，是实现高质量语音应用的关键方法之一。 掌握MFCC原理，并学会使用MATLAB编程进行MFCC特征提取。
     
  • 基于MATLAB的语音信号特征提取与识别.rar_MATLAB_语音识别_信号处理_特征分析
    优质
    本资源为基于MATLAB平台的语音信号特征提取及识别技术的研究资料。包括语音信号处理、特征参数分析和模式识别等模块，适用于学术研究和技术开发。 这段文字描述了一个基于MATLAB的语音识别前期处理代码，其中包括部分特征提取功能。
     
  • 语音信号预处理与特征提取技术PDF及预处理Matlab代码
    优质
    本资料深入探讨了语音信号预处理和特征提取的关键技术和方法，并提供详细的MATLAB实现代码，适用于研究和学习。 需要一份关于武汉科技大学的《语音信号的预处理和特征提取技术》PDF文档以及相关的预处理部分Matlab代码。
     
  • 语音信号的处理
    优质
    《语音信号的处理》是一篇探讨如何对人类语言声音进行数字化分析、压缩及增强的研究文章。它涵盖了从采集原始音频数据到应用先进的算法改善通话质量等多个方面，是通信工程与电子科学领域的重要文献。 《语音信号处理》第三版由赵立编写，涵盖了语音信号的处理算法、分析及增强等多个方面的知识，是一本非常有价值的书籍，读者可以从中获得丰富的收益。
     
  • 语音信号处理及提取——用于说话人识别的源代码.zip
    优质
    本资源包提供了一系列基于Python和MATLAB编写的语音信号处理与特征提取算法，专为说话人识别系统设计。包含预加重、分帧、梅尔频率倒谱系数（MFCC）计算等关键步骤的完整实现，助力研究者快速搭建高效准确的说话人验证模型。 在MATLAB平台上，我设计了一个具体的说话人识别系统用户界面，并实现了若干功能：采集语音、预处理、特征提取以及识别。例如，在实验中可以实时录制说话人的声音并进行相应的数据处理后存入训练语音库；同时还可以对新录音的说话人进行匹配和验证以得出较为理想的结果。通过此次实验，我对语音识别的相关理论知识有了更深入的理解，并且对之前掌握的知识进行了有效的实践验证。
     
  • 语音合成与信号处理
    优质
    语音合成与信号处理是一门结合了计算机科学和电子工程原理的技术领域，专注于将文本转换为自然语言语音，并对音频信号进行各种操作以改善音质或提取信息。 语音合成是指通过人工方法生成语音的技术，在多个领域有广泛应用。其研究涉及自然语言理解、语言学、语音学、信号处理、心理学及声学等领域。应用范围包括盲人计算机辅助技术，电话信息查询系统，文本校对工具，专家系统的音频输出以及火车站和飞机场的航班信息播报等。 该领域的里程碑事件如下： 1. 1939年：贝尔实验室的H.Dudley制作了第一个电子合成器。 2. 1960年：G.Fant教授在其著作《语音产生的声学理论》中系统地阐述了语言生成原理，为准确估计语音产生模型参数提供了基础。 3. 1980年代初：麻省理工学院的D.Klatt设计了一种串/并联混合型共振峰合成器。该设备通过串联通道来创建元音和浊辅音，并使用并行通道处理清辅音。 4. 到了八十年代末，E.Moulines 和 F.Charpentier 提出一种基于时域波形修改的语音合成算法，解决了语音拼接中的问题，促进了波形拼接技术和文本到语音转换技术的发展和应用。
     
  • MATLAB_语音信号处理与MATLAB_GUI
    优质
    本书详细介绍了使用MATLAB进行语音信号处理的技术及方法，并结合GUI设计，帮助读者掌握音频分析和应用开发。 GUI在设计FIR滤波器和IIR滤波器的高通、低通及带通特性方面发挥着重要作用，并且这些滤波器的设计需要考虑其频率响应。
     
  • 基音周期提取的典型方法及其特征-语音信号处理
    优质
    本文综述了基音周期提取在语音信号处理中的重要性及常用算法，探讨其技术特点和应用范围。 典型的基音周期提取方法及特征分类如下： - 波形估计法：使用多种简单的波形峰值检测器来决定大多数基因周期。 - 数据减少法：根据理论操作从原始语音信号中去除非修正的基音脉冲数据，以减少处理的数据量。 - 过零数法：基于过零点（即正负交替）的数量进行分析，识别重复图形中的规律性特征。 - 相关处理法：包括自相关和改进方法。通过计算语音波形的自相关函数，并使用中心削波和平坦化频谱技术来简化运算过程。 - SIFT计算法：降低采样率后执行线性预测编码（LPC）分析，接着用逆滤波器进行频谱平坦处理，最后利用预测误差的自相关函数恢复时间精度。 - AMDF方法：采用平均幅度差函数检测周期性特征，并通过残余信号的AMDF进一步提取基音信息。 - 变换法： - 倒谱法：基于对数功率谱的逆傅里叶变换，分离频谱包络和微细结构成分； - 循环直方图：在频域内计算高次谐波组成的分布情况，并利用这些高频分量的最大公约数值确定基音频率。