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语音识别涉及语音分帧、端点检测、音高提取以及DTW算法的应用，用于歌曲识别。

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简介：
该文档详细阐述了语音识别技术的关键步骤，包括语音分帧、端点检测、音高提取以及DTW算法的应用，这些技术共同用于歌曲识别任务。具体而言，文档介绍了利用语音分帧将连续的语音信号分割成独立的帧，然后通过端点检测确定每一帧的起始和结束位置。此外，文档还涉及对语音信号进行音高提取，以捕捉其频率特性。最后，DTW算法被应用于实现歌曲的精准识别，从而完成整个识别流程。

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  • 【语音识别技术】基于语音分帧、端点检测和pitch提取的DTW算法在歌曲识别中的应用.md
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    本文探讨了利用语音分帧、端点检测及Pitch提取技术优化动态时间规整(DTW)算法，以提升其在歌曲识别领域的准确性和效率。 【语音识别】本段落介绍了通过语音分帧、端点检测、pitch提取以及DTW算法来进行歌曲识别的技术方法。
     
  • 【语音识别技术】利用语音分帧、端点检测和Pitch提取结合DTW算法的歌曲识别Matlab代码.md
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    本文档提供了一套基于Matlab的歌曲识别系统开发代码，该系统融合了语音分帧、端点检测及Pitch提取，并引入了动态时间规整（DTW）算法以提高识别精度。 【语音识别】基于语音分帧+端点检测+pitch提取+DTW算法的歌曲识别matlab源码 本段落档介绍了如何使用MATLAB进行基于语音信号处理技术（包括语音分帧、端点检测、pitch提取以及动态时间规整(DTW)算法）来实现歌曲识别。通过这些关键技术，可以有效地从音频流中抽取特征并进行模式匹配以达到自动识别的目的。
     
  • 语音识别、基音提取及语谱分析
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    本课程涵盖语音信号处理的核心技术，包括语音识别、基音检测和频谱分析。学生将学习如何从声音信号中提取有意义的信息，并理解其在通信与多媒体领域的应用价值。 这是我写的关于语谱与基音提取的Matlab代码及一些相关资料，希望能对大家有所帮助。如果有不成熟的地方，请各位指正。
     
  • DTW语音识别技术算法
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    DTW语音识别技术算法是一种通过动态时间规整方法来匹配不同长度但相似形状的时间序列信号的技术，广泛应用于语音识别领域，能够有效提升非均匀速度语音的识别精度。 大部分采用voicebox库中的函数，需要将voicebox添加到路径中。模板在测试程序中共有5个，通过i进行设定，命名原则为数字a（例如1a），被测对象的命名原则为数字b（例如1b）。测试程序名为dtwTest，其余部分是一些函数原型。
     
  • 关于语音识别与声纹识别测试要点分析及语音识别测试用例.zip
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    本资料深入探讨了语音识别和声纹识别技术中的关键测试要素，并提供了详细的语音识别测试案例，帮助开发者提高系统的准确性和可靠性。 本段落讨论了语音识别技术在多种语言环境下的应用范围与挑战： 1. 语种覆盖：包括但不限于中文普通话、方言（如粤语）、英文、日文、法文及其他外语，支持多语言混合使用。 2. 内容涵盖：日常对话及衣食住行等生活场景；新闻资讯；特定行业的专业术语和用语。 3. 应用领域词汇量：涉及金融、法律、医疗、计算机技术、机械工程与教育等多个领域的专用词汇。 4. 非标准发音处理能力：能够识别不规范的语音输入，如口音重或吐字不清的情况。 5. 测试素材准备情况：已准备好持续时间长达40分钟的测试音频文件，其中包括单个汉字叠加读取、各种实际应用场景下的录音资料。 示例词汇包括： - inflationary spiral（螺旋式上升的通货膨胀） - neutrality of the central bank（中央银行中立性） - counter-inflation policy（反通胀政策）
     
  • HMM.rar_HMM_HMM语音_matlab hmm_语音识别_hmm算法在语音识别中的应用
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    本资源包提供基于HMM（隐马尔可夫模型）的语音识别相关材料与MATLAB实现代码，深入探讨了HMM算法在语音信号处理领域的实际应用。 这是HMM的语音识别工具，非常好用，希望大家喜欢使用。
     
  • C语言实现的DTW算法（用于语音识别）
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    本项目采用C语言编写动态时间规整(DTW)算法，旨在提高语音识别系统的准确性和鲁棒性。通过灵活的时间对准技术优化模式匹配过程，为解决不同说话人语速变化带来的挑战提供有效解决方案。 DTW算法的C源码提供给研究语音识别算法的研究者们参考使用。希望这段代码能够对各位在相关领域的研究有所帮助。
     
  • 【语音识别】利用DTW实现0-9数字语音识别的Matlab代码及GUI.md
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    本文档提供了一套基于动态时间规整（DTW）算法实现0至9数字语音识别的完整MATLAB代码与图形用户界面（GUI），便于研究和实践。 【语音识别】基于DTW的0-9数字语音识别matlab源码含 GUI.md 文档内容主要涉及使用动态时间规整（DTW）算法实现对0到9十个数字的语音识别，并提供了包含图形用户界面（GUI）的MATLAB代码。
     
  • 基于DTW的MATLAB语音识别
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    本研究利用动态时间规整(DTW)算法在MATLAB平台上实现语音信号处理与模式匹配，旨在提升非平稳环境下的语音识别准确率。 我整合了网上的一些DTW代码，并对端点检测程序进行了改进，使其更能抵抗环境噪声。本程序可以循环检测说话人的语音。
     
  • C++语音识别端点检测程序
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    本程序为C++实现的语音识别端点检测工具，旨在准确捕捉语音信号中的有效语音片段，优化语音识别系统的性能和响应速度。 这段文字描述了一些清晰易懂的函数，包括过零率、预加重和短时能量等功能，非常适合自学语音识别端点提取的人参考。这些代码在VS2010环境中编译通过。