Advertisement

G7231语音代码及解码器的Matlab开发版本。

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

简介：
该MATLAB开发资源包含用于G.723.1语音编解码的完整代码和解码器。它提供了一个Matlab环境下的ITU-T G.723.1语音编解码器的实现，方便用户进行研究、测试和应用。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • MATLAB开发：G723.1语音编码与解码器
    优质
    本项目专注于使用MATLAB实现G723.1标准下的语音信号编码与解码技术，旨在优化音频通信中的数据压缩效率及音质表现。 ITU-T G.723.1语音编解码器的Matlab实现包括G7231语音编码和解码的功能开发。
     
  • 用MATLAB开发的语音端点检测代码
    优质
    本段介绍了一套利用MATLAB编写的高效语音端点检测算法源代码。该工具旨在准确识别音频信号中的静音与语音切换点，适用于语音处理和通信领域。 这是一个基于MATLAB编写的语音端点检测程序，用于对语音信号进行预处理。
     
  • 语音增强（Speech Enhancement）的中英文版本及书中提及的MATLAB代码
    优质
    中文版简介：本书深入探讨了语音增强技术的核心理论与应用实践。它涵盖了各类算法和模型，并提供详细的MATLAB代码实例，帮助读者理解和实现语音处理中的复杂问题。 英文版简介：This book delves into the core theories and practical applications of speech enhancement techniques. It covers various algorithms and models, offering detailed MATLAB code examples to help readers understand and implement complex issues in voice processing. 学习语音增强的同学们，这份文件包含了中英文内容以及代码，非常适合用于学习。
     
  • 基于MATLAB开发的语音识别系统源代码.zip
    优质
    该资源为一个基于MATLAB开发的完整语音识别系统源代码包。用户可直接下载并运行以实现基本的语音信号处理与模式识别功能，适用于教学和科研项目。 基于MATLAB实现的语音识别系统源码包含以下功能模块： 主界面：集成了录音、DTW（动态时间规整）识别、HMM（隐马尔可夫模型）识别以及输入与识别音频波形展示的功能，同时支持将录制的声音保存为文件。 DTW演示：用于展示程序如何处理输入信号，包括使用DTW和VAD（语音活动检测），最后会显示频域的波形图。 HMM演示：如果source文件夹中存在相应的HMM识别出的音频文件，则该功能模块会同时展示输入音频与被识别后的音频在时域及频域上的波形图。 HMM模型选择：允许用户从models文件夹中选取用于语音识别的HMM模型，程序启动默认使用的是HMM.mat。如果此文件不存在且未进行其他选择，则会出现错误提示。 资源库展示：能够显示source文件夹内WAV和MP3格式音频文件的波形、时长及采样频率信息。
     
  • Delphi开发的TTS阅读器语音源码
    优质
    本项目提供基于Delphi环境开发的文字转语音（TTS）阅读器的源代码，适用于需要将文本信息转换为语音的应用场景。 【标题解析】：“Delphi开发的TTS读者语音源码”指的是使用Delphi编程语言创建的一个文本转语音（Text-to-Speech，简称TTS）应用的代码。该技术能够将文字信息转化为可听见的声音输出，为用户提供便捷的语音阅读服务。 【描述解析】：这段话表明这个源码不仅具备基本的TTS功能，还特别优化了对中文的支持，可以流畅地朗读中文文本。开发者在此基础上进行了二次开发，确保了中文字符和词汇的正确发音。 【标签解析】：“语音引擎”是指驱动TTS系统的核心组件，它负责将文字转换为声音输出。这种引擎通常包含了语音合成技术，能够根据输入的文字生成相应的音频流。在Delphi的TTS读者语音源码中，语音引擎可能采用了特定的库或者API来实现这一功能。 【详细知识点】 1. **Delphi编程语言**：Delphi是一种基于Object Pascal的集成开发环境（IDE），以其高效的编译器和强大的VCL框架著称，适合用于创建桌面应用程序。 2. **文本转语音（TTS）技术**：这项技术允许软件将文字数据转化为可听见的声音。在该源码中，TTS被用来将电子文档转换成声音输出。 3. **中文语音支持**：由于描述提到“开发实现了中文朗读”，这意味着源代码包含处理中文字符的算法和逻辑，这通常涉及到中文语言模型、拼音转换以及特制的语音合成技术。 4. **语音引擎接口**：TTS系统的核心是语音引擎，它可能通过库或API与Delphi程序交互。例如，可以通过DLL动态链接库或者.NET Framework中的类库来调用语音服务。 5. **声音合成**：这是生成自然语言的关键步骤之一，包括将文本分割成单词和音节，并选择合适的音高、语速和发音特征以产生音频输出。源码可能包含这些算法的实现或使用了第三方库进行声波合成。 6. **事件驱动编程**：在Delphi中，事件驱动编程常用于创建用户界面，在这种模式下，用户的操作会触发特定函数执行相应的处理任务。 7. **多线程处理**：为了保证应用响应性，TTS的计算可能被安排到后台运行。这样可以避免长时间的文本转语音过程导致应用程序卡顿。 8. **调试与优化**：源码中可能会包括错误检查和性能提升策略如内存管理以提高程序稳定性和效率。 9. **音频输出**：生成的声音数据需要通过硬件设备播放，可能涉及到Windows平台上的音频API或者第三方库来实现声音的回放功能。 10. **用户界面设计**：一个完整的TTS应用通常会有一个直观的操作界面供用户输入文本、设置发音参数和控制音量等操作。这部分也包含在源码中。 这个Delphi开发的TTS读者语音源码，对于学习如何实现从文字到声音转换技术、掌握Delphi编程以及处理中文语音问题的开发者来说是一个宝贵的资源。通过研究和理解此代码库，可以深入了解TTS的工作原理，并在此基础上进行扩展或定制化修改。
     
  • PCM编码与解码-MATLAB语音PCM_pcm_matlab_PCM语音_
    优质
    本项目利用MATLAB实现PCM（脉冲编码调制）技术对语音信号进行编码和解码。通过量化和编码过程，将模拟音频转换为数字格式，便于存储及传输，并探讨其在实际通信中的应用价值。 对一段语音信号进行分析，并对其进行 PCM 编码和译码后回放该信号。
     
  • 【语音编码】ADPCM编解码及Matlab源码.zip
    优质
    本资源提供ADPCM（自适应差分脉冲编码调制）的编解码实现方法及相关Matlab源代码，适用于音频信号处理和通信系统中的压缩技术研究。 版本：MATLAB 2014a至2019a 领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等领域的MATLAB仿真。 内容：标题所示，具体内容可通过主页搜索博客了解介绍。 适合人群：本科生和研究生科研学习使用。 博主简介：热爱科研的MATLAB仿真开发者，在修心与技术上同步精进。有意向进行MATLAB项目合作，请私信联系。
     
  • MATLAB开发-LZW编解码器
    优质
    本项目提供了一个基于MATLAB实现的LZW（Lempel-Ziv-Welch）算法编码和解码工具。该代码简洁高效，适用于数据压缩研究与教学演示。 本段落将深入探讨如何使用MATLAB实现LZW（Lempel-Ziv-Welch）编码与解码算法。这是一种广泛应用于数据压缩的无损压缩技术，最初由Abraham Lempel、Jacob Ziv及Welch提出，并特别适用于文本和图像的数据压缩，如TIFF格式。 ### LZW 编码原理 LZW是一种基于词典的编码方法。它从一个空字典开始，将输入数据流中的单个字符作为初始词汇。随着处理过程推进，新出现的一系列连续字符组合会被添加到词典中，并以更长“单词”的形式进行存储。每个新增加的单词都用其在当前词典中的唯一编码来表示，从而达到压缩效果。 1. **初始化**：创建一个包含所有可能单个字符的初始字典。 2. **查找匹配**：从输入数据流中读取未被编码的部分，并检查该部分是否存在于现有的字典里。 3. **添加新词**：如果当前字符串不在现有字典内，则将此字符串加入到字典，同时输出其对应的编码值。 4. **更新词典**：接着读入下一个字符与上一编码的最后一个字符组合形成新的待处理串，并重复以上步骤。 5. **结束处理**：当数据流到达末尾时，如果当前未完全发送的字符串需要通过特殊方式标记以完成整个压缩过程。 ### MATLAB 实现LZW 编码 在MATLAB中实现LZW编码涉及创建能够存储字典的数据结构以及负责输入输出操作的相关函数。这包括： - **编码功能**：读取原始数据，并执行上述步骤，最终生成并返回经过编码的序列。 - **构建词典**：按照规则动态地建立和更新字典内容。 - **处理机制**：可能需要对原始数据进行预处理（如转换为二进制格式）以及在解码后对其进行整理。 ### LZW 解码原理 LZW解码是编码的逆过程，主要步骤如下： 1. **初始化词典**：使用与编码相同的初始字典。 2. **读取编码值**：从压缩数据流中获取第一个编码数值。 3. **查找并添加新条目**：如果找到对应的字符串，则输出它；否则根据当前的编码规则构造新的字符串，并将其加入到字典内。 4. **循环解码**：重复上述操作，直到所有输入都被处理完毕。 ### MATLAB 实现LZW 解码 在MATLAB中实现这个过程需要一个能够读取压缩数据流、并恢复原始信息的功能。同样地，在此过程中也需要维护词典，并根据编码规则动态更新字典内容。 通过本段落的介绍和分析，读者可以更好地理解LZW算法的工作原理及其在MATLAB中的具体应用方式，这对于学习数据压缩技术以及如何使用MATLAB与其他编程语言进行接口设计具有重要意义。
     
  • WebRTC音频降噪的C语言开发代码
    优质
    本项目提供了一套基于C语言实现的WebRTC音频降噪解决方案的源代码。这些代码能够有效减少网络通话中的背景噪音，提升语音清晰度和用户体验。 音频降噪的C语言代码可以用于处理音频文件中的噪音问题，提高音质。这类代码通常会利用信号处理技术来识别并减少背景噪声对语音或音乐的影响，从而提升听觉体验。开发人员可以根据具体需求调整算法参数以优化效果。
     
  • Matlab语音合成代码-文本到语音合成的Matlab实现：用Matlab进行语音合成
    优质
    本项目提供基于MATLAB的文本到语音(TTS)系统代码，旨在通过编程方式将输入文本转换成自然语音，适用于研究和教学用途。 这段Matlab代码将文本转换为语音。