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遗传rbf网络--基于mfcc参数
- 我懂得还很少，但是我所传的是我自己编写的关于用遗传算法实现语音识别的东西，欢迎批评指正-I know very little, but I have of myself prepared on Genetic Algorithms Speech Recognition things, welcome criticism correction
hmm的c++语言实现
- c++实现HMM，向前向后算法，Viterbi算法，Baum-Welch算法。其中包括用c++定义的HMM数据结构。全部是cpp和h的文件-c achieve HMM, forward backward algorithm, Viterbi algorithm, Baum-Welch algorithm. C including the use of the HMM definition data structure. Cpp all the documents and h
oneline_sign_recognition
- 模式识别中的联机字符识别，包括联机手写数字识别和联机数字、英文字符及汉字识别算法实现源代码-pattern recognition of Character Recognition on-line, including on-line handwriting recognition and on-line digital figures English characters and character recognition algorithm source code
dtw_revised
- 利用DTW模版匹配算法实现0~9十个数字的识别。-use DTW template matching algorithm 0-9 10-digit identification.
speecher_identification
- 通过语音mfcc特征参数提取采用k均值算法实现说话人识别功能
LMS_MATLAB
- 比较经典的用lms算法实现自适应均衡器的matlab的程序，适合初学者学习
小波变换实现的lms自适应算法
- 小波变换实现的lms自适应算法
Matlab_ica.该算法实现了两路语音的分离
- 该算法实现了两路语音的分离。主要为fastica算法的matlab实现。,The algorithm achieved a separation of two-way voice. Mainly to achieve fastica algorithm matlab.
Chinese-Word-Segment-And-POS-Tagger
- 实现了中文分词和词性标注程序。分词方法采用“三词正向最长匹配”。词性标注使用HMM方法，用Viterbi算法实现。“三词正向最长匹配”保持了“正向最长匹配算法”快速的特点，同时提高了分词的准确性。-Chinese word segmentation and implemented procedures for POS tagging. Segmentation Methods, " the longest three-match positive words." POS tag
spectrumsub
- 实现在单信道语音信号处理中的降噪，用Spectral Subtraction算法实现的，内涵音频文件，代码中包括给纯净音频文件加噪声的部分。-Noise reduction in single-channel speech signal processing, using the Spectral Subtraction algorithm, the connotation of an audio file, the code in the package Including pure au
LCS-VC60
- C语言DTW算法实现,主要功能: 1)快速近邻DTW比较 2)算法稳定 3)节省内存-== Key features == 1) Fast Dynamic Time Warping nearest neighbor cost retrieval. 2) Persistence 3) External-memory: you need only a constant amount of RAM
onlineqm
- 在线签名鉴定，用AR实现算法和DTW算法实现，还包括一个比较综合的实例，对此方面研究的朋友有用处-Online signature identification, use AR to achieve algorithm and DTW algorithm, but also a more comprehensive example of this research useful friends
a_novel_speake_identification_system_based_on_GMM_
- 文中详细介绍了一种基于GMM 与 SVM的说话人识别系统。包括特征提取，算法实现及实验数据。对语音处理及说话人识别技术的研究者很有帮助。-Introduce a novel speake identification system based on GMM and SVM,with feature extract,algorithm research and experiment data.This doc would be helpful to those who are working on
mfcc
- 本文件包含语音识别语音识别中一些算法，加框处理的算法，以及进行mfcc和倒谱的算法，用matlab算法实现。另外还包含一个音频文件。-This document contains the speech recognition in a number of speech recognition algorithms, the algorithm deal with framing, as well as cepstrum mfcc and the algorithm implementation
LMS
- LMS算法实现自适应滤波 clear close all clc N=10000 设置仿真长度 信号产生参数设定 a1=-0.195 a1=-1.5955 a2=0.95 R0=[1,a1,a2 a1,1+a2,0 a2,a1,1] p=[1,0,0] r=inv(R0)*p 计算理论自相关函数 R=[r(1),r(2) r(2),r(1)] 生成理论自相关矩阵 p1=[r(2),r(3)] 生成互相关 h=inv(R)
speech
- 本文首先总结了现有典型的语音端点检测算法，分析了其中几种 端点检测算法所选用的特征，给出了仿真结果和一些改进。随后提出 了噪声环境下两种语音端点检测新算法。算法一:从基于人耳的听觉 系统出发，对Mel标度滤波器组进行研究，提出了语音信号的一种新 的自适应时频参数，该参数既考虑了声道响应，又符合人耳听觉特性， 仿真结果表明了它的优越性。算法二:结合抗噪性能好的Mel倒谱距 离和多带能量嫡特征提出了一种改进的孤立词端点检测算法，该算法 不需要估计背景噪声来调整门限闽值，仿
LBG_newdistortion
- LBG算法实现，但使用了新的distortion计算方法-LBG algorithm realization, meanwhile using new distortion measuring method
recogTest
- 说话人识别中,最后带测语音匹配阶段.利用DTW算法实现-Speaker recognition, the last swath of voice matching stage. The use of DTW algorithm
HMM
- 隐马尔科夫模型（HMM）算法 c++实现，于20世纪70年代在语音识别领域取得巨大的成功,之后被广泛应用到自然语言处理的各个领域,成为基于统计的自然语言处理的重要方法. -failed to translate
extended_ica
- 使用扩展的Informax算法实现语音信号的分离，此demo自带演示用音频，可以直接检验效果。-Informax algorithm to extend the use of the voice signal to achieve the separation, the self-presentation with audio demo, you can test the effect directly.