Advertisement

语音信号的短期整合与处理。

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

简介：
采用Xn()函数对语音信号进行短时综合以恢复x(n)的方法，主要依赖于滤波器组求和法或FFT求和法。具体而言，当单一频率ωk已知时，其对应的滤波器响应hk(m)的采样率设置为10KHz，而Xn()也应保持10KHz。值得注意的是，w(m)作为低通滤波器，其带宽远小于X(ω)的带宽，这使得能够降低综合过程中的采样率。进一步地，网络综合也是一个关键环节。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 语音信号的短期综合与处理
    优质
    《语音信号的短期综合与处理》一书聚焦于语音信号处理技术，详细探讨了语音信号的分析、编码及合成方法，为深入研究提供了理论和技术支持。 语音信号的短时综合由Xn恢复x(n)的方法包括滤波器组求和法和FFT求和法。如果已知单一频率ωk，则需要确定hk(m)。对于取样率，若x(n)为10KHz，那么Xn(ω)并不一定也需要10KHz的采样率，因为w(m)是低通滤波器，所以Xn(ω)带宽远小于X(ω)，可以降低采样率进行综合。网络综合的具体方法可以根据实际需求选择适合的方法来实现。
     
  • 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。
     
  • 语音信号处理——基音周期分析
    优质
    《语音信号处理——基音周期分析》一书专注于讲解如何通过技术手段从语音信号中提取和分析基音周期，这对于语音识别、合成及增强等领域至关重要。 基音周期估计的各种方法及其对应的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。
     
  • 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。
     
  • 推荐关于语音信号处理的论文-语音信号处理.rar
    优质
    该资料包汇集了一系列关于语音信号处理领域的精选研究论文，涵盖声学建模、语音识别及增强技术等多个方面，为相关领域学者与工程师提供深入学习资源。 最近有很多网友（特别是正在准备毕业设计并撰写论文的）询问我关于语音信号处理的知识。因此，我上传了一些前人的精华论文（包括频谱分析等内容），供大家参考。 这里有一些建议供你查阅： 1. 基于MATLAB的语音信号LPC技术分析研究 2. 基于MATLAB的语音信号分析和处理 3. 基于MATLAB的语音信号时频域参数分析 4. 基于Matlab的语音信号自相关基音检测 5. 基于MATLAB的语音信号采集和分析系统的可视化设计 6. 基于MATLAB语音信号基频估计方法研究 希望这些资料对你有所帮助。
     
  • 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。
     
  • 徐师生语音信号处理期末复习
    优质
    《徐师生语音信号处理期末复习》是一份针对语音信号处理课程的期末复习材料，涵盖了课程中的重点概念和实践技巧，旨在帮助学生巩固知识，顺利通过考试。 徐师大物理系教语音信号处理的王老师期末考试的内容。
     
  • LabVIEW.zip_LabVIEW_LabVIEW语音分析与采集_语音信号处理
    优质
    本资源包提供使用LabVIEW进行语音分析与采集的相关工具和示例程序，适用于深入学习语音信号处理技术。包含数据采集、频谱分析等功能模块。 LabVIEW语音信号采集及频谱分析的程序功能强大且好用。