基于矢量量化的说话人识别本文从语音信号的预处理开始分析， 主要研究了特征参数的选择、提取、及识别算法，应用全极点模型，提取了语 音信号的线性预测倒谱系数和美尔倒谱系数，并进一步获得其一阶差分，将倒 谱系数与其一阶差分结合在一起形成新的特征参数。在识别算法方面，本文对 矢量量化的方法进行了研究，用Matlab语言实现了说话人识别系统的仿真与验 证。实验证明这种参数与单纯的线性预测倒谱系数和美尔倒谱系数相比更为有 效。- speech paper，help you study

选择三个不同频段的信号对其进行频谱分析，根据信号的频谱特征设计三个不同的数字滤波器，将三路信号合成一路信号，分析合成信号的时域和频域特点，然后将合成信号分别通过设计好的三个数字滤波器，分离出原来的三路信号，分析得到的三路信号的时域波形和频谱，与原始信号进行比较，说明频分复用的特点。-Choice of three different signal-band spectral analysis carried out, according to the characteristics of the

语音信号的时域、频域与倒谱域分析。 1.分析一帧清音和浊音的自相关函数和倒谱系数 2.用Matlab画出该段语音的时域波形、短时能量、短时平均幅度、短时过零率、短时过电平率 3.选择一帧无声、清音和浊音的语音，用Matlab画出它们的对数幅度谱(Time domain, frequency domain and cepstrum domain analysis of speech signals. 1. Analyze the autocorrelation function and c