Advertisement

MATLAB语音信号分析及合成代码

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

简介：
本项目提供一系列利用MATLAB进行语音信号处理的源代码，涵盖信号分析与合成技术，适用于科研和教学。 里面包含丰富的代码，且大部分都有注释，简单易懂。希望对你有所帮助。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • MATLAB语音信号分析及合成代码
    优质
    本项目提供一系列利用MATLAB进行语音信号处理的源代码，涵盖信号分析与合成技术，适用于科研和教学。 里面包含丰富的代码，且大部分都有注释，简单易懂。希望对你有所帮助。
     
  • Matlab语音信号分析及合成（第二版）程序
    优质
    《Matlab语音信号分析及合成（第二版）》提供了丰富的MATLAB程序和实例，旨在帮助读者深入理解语音信号处理的基本原理与技术应用。 《Matlab语音信号分析与合成（第2版）》包含关于语音信号方面的分析和处理方法的源程序。
     
  • MATLAB语音信号分析及合成函数库与语音文件.zip
    优质
    该资源包包含了使用MATLAB进行语音信号处理所需的各种函数和工具，支持语音信号的分析、合成以及对wav格式语音文件的操作。适合研究和学习使用。 《MATLAB语音信号分析与合成》一书中的工具箱函数库集中于basic_tbx工具箱内，并且书中例程会频繁调用这些自编函数或来自其他应用工具箱的函数。在运行本书中程序前，请确保将基本工具箱设置为工作路径下；进行EMD处理时，需额外添加emd工具箱至工作路径；执行主体延伸基音检测时，则需要Pitch_ztlib工具箱加入到当前的工作路径内；当要实施基于时域的基音同步叠加语音合成操作时，请把psola_lib工具箱设置在工作路径中。而使用本书提供的语音数据，建议将speech_signal也添加至您的工作目录下以确保程序正常运行。
     
  • 语音信号分析与合成中MATLAB的应用
    优质
    《语音信号分析与合成中MATLAB的应用》一书深入探讨了如何利用MATLAB工具进行语音信号处理，包括信号分析、编码及合成技术，为读者提供全面理论知识和实践指导。 MATLAB在语音信号分析与合成中的应用包括但不限于：宋知用编著的《MATLAB在语音信号分析与合成中的应用》一书由北京航空航天大学出版社出版。
     
  • 语音信号分析与合成中MATLAB的应用
    优质
    本课程介绍在语音信号处理领域使用MATLAB进行分析和合成的方法和技术，涵盖信号处理基础、频谱分析及语音编码等内容。 语音信号处理是数字信号处理的重要分支之一。本书涵盖了多种数字信号处理的方法及MATLAB函数，并分为10章进行详细阐述。前四章主要介绍了一些基础的分析方法与手段，以及相应的MATLAB实现；第五至第九章节则深入探讨了预处理和特征提取技术，包括趋势项消除、减噪技巧、端点检测、基音抽取和共振峰识别等内容，并提供了基于语音信号基本理论的各种具体提取算法及其MATLAB代码。第十章进一步介绍了参数检测在合成中的应用，以及如何调整语速与音调等特性；同时讲解了时域基音同步叠加（TDPSOLA）技术的原理及其实现方法，同样附有对应的MATLAB程序供读者参考学习。 此外，在附录A中还分享了一些关于调试复杂代码的有效策略和思考路径。
     
  • 基于MATLAB的语音信号分析与合成应用程序及程序代码
    优质
    本项目开发了一款利用MATLAB进行语音信号处理的应用程序，涵盖语音信号的分析和合成功能，并提供了详细的源代码。 《MATLAB在语音信号分析与合成中的应用》（宋知用著）一书中介绍了用于语音处理的MATLAB程序，对从事相关工作的读者具有参考价值。
     
  • MATLAB在语音信号分析和合成中的运用
    优质
    本课程介绍如何使用MATLAB进行语音信号的处理与分析，涵盖从基础概念到高级技术的应用，包括语音信号的采集、预处理、特征提取以及基于模型的语音合成等关键技术。通过实际案例讲解，帮助学习者掌握利用MATLAB工具箱开发复杂的语音处理系统的技能。 语音信号处理是数字信号处理的重要分支之一。本书涵盖了多种数字信号处理技术和MATLAB函数的应用，并分为10章进行详细讲解。前四章介绍了语音信号的基本分析方法及相应的MATLAB实现；第五至第九章则深入探讨了预处理和特征提取技术，包括去除趋势项、基础降噪手段以及端点检测、基音提取与共振峰识别等内容，并提供了基于基本原理的多种提取算法及其对应的MATLAB代码。第十章结合参数检测介绍了语音信号合成的方法，讨论了改变语速及调号的技术，并具体讲解了时域基频同步叠加(TDPSOLA)技术用于语音生成的过程和相关编程实现。此外，在附录A中还提供了复杂程序调试的策略与技巧指导。
     
  • 《MATLAB语音信号分析与合成(第二版)》工具包
    优质
    《MATLAB语音信号分析与合成(第二版)》工具包是一套全面的资源集，用于教授和研究语音信号处理技术。它提供了丰富的实例、函数库及文档，帮助学习者深入理解和应用现代数字信号处理方法在语音领域的实践。 《MATLAB语音信号分析与合成（第二版）》中的语音工具包集中了一些自编函数和其他应用工具箱中的常用函数，并将其放置在basic_tbx工具箱中。运行本书的程序前，请确保将该工具箱添加到工作路径下；当需要进行EMD处理时，还需设置emd工具箱的工作路径；对于主体延伸基音检测，则需加入Pitch_ztlib工具箱；若要执行时域基音同步叠加语音合成操作，则应包括psola_lib工具箱。此外，在使用本书提供的语音数据时，建议将speech_signal也添加到工作路径下。
     
  • Matlab中的语音合成代码 - 使用AM-FM模型的信号分析（SignalAnalysisUsingAm-Fm）
    优质
    本项目展示了在MATLAB环境下利用AM-FM模型进行语音信号分析与合成的代码实现。通过频率和振幅调制技术，对音频数据进行处理，生成高质量语音输出，适用于声学研究及语音处理领域。 本段落将深入探讨如何使用MATLAB进行语音合成，并特别关注SignalAnalysisUsingAm-FM项目，它基于AM-FM（幅度调制-频率调制）模型来进行信号分析。MATLAB是一款强大的数学计算软件，在信号处理、图像处理和机器学习等多个领域都有广泛应用，而语音合成是其在音频处理中的一个重要应用。 首先，我们要理解AM-FM模型的基本概念：在通信工程中，AM是指通过改变载波信号的幅度来传输信息的方式；FM则是通过改变载波信号的频率来实现。这两种方法可以用来表示声音的复杂性变化，包括音调、音量和音质的变化，在语音合成中有重要应用。 SignalAnalysisUsingAm-FM项目中的关键知识点如下： 1. **语音信号预处理**：在进行AM-FM模型分析之前，通常需要对原始语音信号进行采样、量化以及去除噪声等操作。MATLAB提供了诸如`audioread`函数用于读取音频文件，以及`filter`函数用于滤波。 2. **短时傅里叶变换（STFT）**：对于非平稳的信号如语音而言，STFT是重要的分析工具，可以将信号转换为时频域表示。MATLAB中的`spectrogram`函数可以帮助计算和可视化这些结果。 3. **幅度调制与频率调制**：在AM-FM模型中，语音信号被分解成幅度成分和频率成分。通过使用MATLAB的`amfmdecomp`函数可以执行这种分解，并返回相应的分量。 4. **解调与重建**：获取了AM和FM组件之后，可以通过希尔伯特变换等技术恢复原始信号。利用MATLAB中的`hilbert`函数完成这一过程后，再通过合成这些成分来使用`amfmsyn`函数重建语音信号。 5. **系统开源性**：该项目的源代码是开放的，这为学习和改进提供了机会。查看并分析代码可以让你了解每个步骤的具体实现，并可能扩展到其他音频处理任务中去。 6. **信号可视化**：通过MATLAB中的`plot`和`imagesc`等函数可以帮助直观地理解信号特性，这对于调试非常有用。 7. **性能评估**：合成的语音质量可以通过与原始语音进行对比来评估。例如，可以使用均方误差（MSE）或听觉测试来进行评价。MATLAB提供了相关的工具和函数用于这些任务。 通过研究SignalAnalysisUsingAm-FM项目，你不仅可以掌握利用MATLAB进行语音合成及信号分析的基本技巧，还能了解到AM-FM模型在实际应用中的优势及其重要性。这将对你的信号处理、音频工程或相关领域的学习大有裨益。
     
  • 基于LPC的语音信号分析与合成的MATLAB程序
    优质
    本项目通过MATLAB实现基于线性预测编码(LPC)的语音信号分析与合成技术，旨在提供一个直观、高效的语音处理工具。 20多种关于语音信号分析与合成的相关程序是学习语音信号处理的重要资料。