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Python语音端点检测、基音周期检测及共振峰估计实战【语音信号处理】.zip

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简介：
本资源提供了一套关于Python在语音信号处理中应用的技术教程与代码实践，包括端点检测、基音周期提取和共振峰计算等内容。 Python语音信号处理实战项目代码可以顺利编译和运行。

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  • Python语音端点检测、基音周期检测及共振峰估计实战【语音信号处理】.zip
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    本资源提供了一套关于Python在语音信号处理中应用的技术教程与代码实践，包括端点检测、基音周期提取和共振峰计算等内容。 Python语音信号处理实战项目代码可以顺利编译和运行。
     
  • 利用MATLAB实现语音信号基音周期检测
    优质
    本研究采用MATLAB软件开发环境，探讨并实现了针对语音信号的基音周期自动检测算法，旨在提高语音处理技术的精度和效率。 一篇关于语音信号基因周期检测的论文详细描述了如何使用MATLAB实现相关操作。
     
  • 基于MATLAB的语音共振峰检测程序
    优质
    本简介介绍了一款利用MATLAB开发的语音共振峰检测软件。该程序能够精准分析和提取语音信号中的共振峰参数，适用于声学研究及语音处理领域。 学习语音信号处理的初学者可以参考一下，做得不错。
     
  • 语音端点检测与语音激活检测（VAD）
    优质
    语音端点检测与语音激活检测(VAD)是识别并提取有效语音信号的技术，主要用于去除无声段落，优化语音处理效率和准确性。 经典的双门限语音端点检测程序包含两个声音文件。下载后可以直接运行。
     
  • 语音信号处理中的谱熵端点检测.rar
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    本研究探讨了在语音信号处理中应用谱熵进行端点检测的方法，通过分析声音信号的能量分布特征来准确识别语音段落的起止点。 语音信号处理中的端点检测技术可以通过谱熵法在MATLAB中实现。
     
  • 基于自相关的语音信号基音周期检测（2011年）
    优质
    本文发表于2011年，提出了一种利用自相关函数进行语音信号基音周期检测的新方法，提高了在噪声环境下的鲁棒性。 自相关基音周期检测是语音信号处理中的关键技术，在保证信号处理质量的同时也要注重算法效率。通过短时自相关函数获取浊音语音的基音周期，并在自相关的运算过程中采用极性相关法和峰值估算法来提高运算效率。
     
  • 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。
     
  • 基于MATLAB的语音信号端点检测程序
    优质
    本简介介绍了一款基于MATLAB开发的语音信号端点检测程序。该程序能够准确识别并提取语音信号中的有效语音部分，剔除静音段落，为后续语音处理提供高效支持。 端点检测在语音识别中具有重要意义。本程序采用双门限端点检测算法，其基本原理是：首先通过短时平均能量进行初步判断，然后在此基础上利用短时平均过零率进行二次验证。初次判断确定大致的语音段落，而第二次判断则精确地定位出语音的起始和结束位置。
     
  • 基于MATLAB的语音信号基音检测
    优质
    本研究利用MATLAB平台开发了一种高效的语音信号基音检测算法，旨在提高语音处理技术的准确性与效率。通过分析语音信号中的周期性特征，该方法能够准确地识别出基音频率，为语音识别、声纹识别等领域提供了强有力的技术支持。 完整的语音信号基音检测程序及其相关论文涵盖了滤波、分帧处理、清浊音判别以及基音周期估计等多个关键步骤。
     
  • LPC_ACFpitchdetection.rar_分帧滤波_基音周期_基频检测_语音信号自相关基音分析
    优质
    本资源提供了一种基于语音信号自相关的基音检测方法，适用于进行ACF（自相关函数）基音周期的计算与识别。通过LPC（线性预测编码）分帧滤波技术优化了语音信号处理过程，提高了基频检测的准确性和效率。 这是一种简单的语音基音检测方法：通过滤波、分帧以及求自相关函数来获取浊音的基音周期，进而实现对基频的检测。