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语音识别与基音提取，以及语谱分析。

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简介：
这是一段我个人编写的用于语谱和基音提取的 MATLAB 相关代码，希望能对大家有所帮助。由于该内容仍处于不断完善阶段，恳请各位能够指出其中的不足之处，以便进一步改进。

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  • 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。
     
  • 语音特征的提取与识别
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    《语音特征的提取与识别》一书深入探讨了如何从原始音频信号中抽取关键信息，并运用算法模型实现高效准确的语音识别技术。 本段落旨在讲解语音识别的方法，主要包括Mel频率倒谱系数的提取以及使用softmax分类器进行四分类，所用数据库为京剧。
     
  • yuputu.zip_CNN_语谱图分类与CNN语音识别
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    本项目探讨了利用卷积神经网络(CNN)对语谱图进行分类和语音识别的研究。通过分析声学特征，实现高效的语音模式识别技术。项目文件为yuputu.zip。 语音的语谱图实现用于将语音转换为语谱图，并通过CNN网络进行分类识别。
     
  • 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
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    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。
     
  • 语音与语音分析中的性别识别：Voice-Gender项目
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    《Voice-Gender项目》致力于研究和开发在语音及语音分析中准确识别性别技术的方法，旨在提升人机交互系统的个性化体验。 该项目旨在开发一种计算机程序，能够根据语音的声学特性将声音识别为男性或女性。该模型使用一个包含3168个来自男性和女性说话者的录音样本的数据集进行训练。 在R中对这些语音样本进行了预处理和声学分析，并通过人工智能/机器学习算法进一步解析以提取性别特定特征，从而实现分类目的。经过优化后，最佳模型在训练数据上达到了100%的准确率，在测试数据上的表现则为89%的精确度。 此外，当将频率范围缩小至0Hz到280Hz时，可以提升该算法的最佳精度达到100%/99%，这表明特定声学特征对于性别识别的重要性。预处理的数据集可作为CSV文件下载，并包含以下字段：“meanfreq”，“sd”，“median”，“Q25”，“Q75”，“IQR”，“skew”，“kurt”， “sp.ent”，“sfm”和“mode”。
     
  • GMM语音识别_gmm语音识别_男女声识别_GMM语音_gmm语音_声音识别
    优质
    本项目致力于开发高精度的GMM语音识别系统，专门针对男女不同声线进行优化，实现高效准确的声音识别功能。 基于GMM的语音识别技术能够辨别音频文件中的性别，并将其打印出来。该系统可以一次性读取多个音频文件，并将结果通过文本档案展示。
     
  • CCS语音识别_yuyin.rar_语音识别
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    CCS语音识别_yuyin.rar是一款针对语音识别技术开发的应用资源包。它提供了一套完整的解决方案，帮助开发者和研究者有效提升语音识别系统的性能与准确性。 语音识别程序可以在VC环境下运行，也可以在CCS中运行。
     
  • 基于LabVIEW的语音识别程序_LabVIEW_LabVIEW语音识别_LabVIEW语音
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    本项目利用LabVIEW开发环境构建了一个语音识别系统，实现了对用户语音命令的有效解析与响应。通过集成先进的音频处理技术和机器学习算法，该程序能够准确地将口语信息转换成计算机可操作的数据形式。此应用特别适用于无需键盘输入的交互式控制场景，并为用户提供了一种直观便捷的操作体验。 需要帮助编写基于LabVIEW的语音识别代码，并且已经有了初步的LabVIEW程序。希望可以得到一些指导和支持。