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Speech_signal_short_time_analysis
- 语音信号的短时分析，主要包括：分帧、短时能量、短时平均幅度、短时过零率、短时自相关函数、短时幅度差、倒谱、复倒谱、lpc系数、lpc谱估计等 绝对保证质量，是保研后导师布置的一些基础程序
zero_rate
- 在语音信号处理这门学科里面，过零率的计算 这个是短时分析的
voice
- 这个 是语音信号处理 里面 短时分析 综合程序
CWave
- 语音处理的 短时分析的 时域的 读文件
MainFrm
- 语音处理的 短时分析的 c++编的 抽样的
基于短时傅里叶变换实现对语音频谱的分析
- 基于短时傅里叶变换实现对语音频谱的分析 （分别对清音和浊音进行分析）。,Based on short-time Fourier Transform of the voice spectrum analysis (respectively, pairs of voiceless and voiced for analysis).
test
- 对语音信号加窗（汉明窗）并进行短时傅里叶变换，观察其频谱图，同时进行相位幅值分析-fft
short-time
- 数字语音的短时分析中的部分功能函数：包括短时能量、短时过零、短时幅度、短时幅度差。-Short-term analysis of digital voice some function: including short-term energy, zero short-term, short-term rate, short-time magnitude difference.
yuyin
- 语音信号数据分析，短时能量，过零率分析。源代码-sound
SpeechSignalAcquisitionandAnalysis
- 实现语音的采集，滤波，A/D转换，短时能量，短时过零数，线性倒谱分析-Speech Signal Acquisition and Analysis
F2_6764
- 端点检测是指用数字处理技术来找出语音信号中的各种段落（如音素、音节、词素、词等）的始点和终点的位置。语音段起止端点检测是语音分析、语音合成和语音识别中的一个必要环节。传统的端点检测方法是从wav文件中获取语音采样，将其分帧并计算短时能量和过零率参数，然后进行端点检测。这种工作方式被称为离线处理方法 ，无法实现语音信号的实时处理，对于语音信号分析具有一定的局限性。本文通过开发ActiveX控件，在MATLAB环境下将其嵌入到figure窗口中，以GUI程序的方式使用，实现语音信号端点检测的实时处
yuyinxinhaojiance
- 基于MATLAB的语音信号端点检测，短时能量分析，短时过零率，和GUI界面实现-aaaaa
endpoint_detection
- 噪声环境下的端点检测在语音信号分析和识别中占有重要地位。文中将分形理论中的分形记盒维数应用到端点检测算法中，采用了基于分形记盒维数与短时能零比相结合的端点检测算法，以分形记盒维数为主要判决条件，并在判决门限的设定上采用了自适应机制。-Noise environment endpoint detection in speech signal analysis and identification play an important role. Wen will be fractal theory
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- 语音信号处理的课件，包含语音信号的短时分析、特征提取、矢量量化，语音编码、合成与识别-Speech Signal Processing courseware, including short-time speech signal analysis, feature extraction, vector quantization, speech coding, synthesis and recognition, etc.
yuyinshibie
- 语音信号的时频特性 语音信号的产生模型 语音信号的短时分析技术 语音信号线性预测分析 语音识别-Time-frequency characteristics of speech signal generation model of speech signal short-time speech signal analysis of linear prediction analysis of speech signals speech recognition
VariableNoisySpeechEnhancementAlgorithmPerformance
- 语音增强是影响语音识别系统性能的重要成分。为了比较语音增强算法的性能，采用Matlab软件进行了数值仿真，对不同噪声环境下的语音用3种不同的方法进行降噪，采用信噪比、端点检测等方法来降噪效果，并对几种增强算法的性能进行了比较分析。结果表明，在变噪声环境下短时谱MMSE法最佳，谱减法和维纳滤波法各有优点。-Speech enhancement of voice recognition is an important component of system performance. In order
speech-
- 语音信号处理短时分析的实验以实验报告，处理有语音信号的短时幅值、自相关函数、短时能量和分辨清音和浊音-The analysis of the short speech signal processing experiments to test report, with the short speech signal amplitude, the autocorrelation function, short-term energy and distinguish the voiced and u
matlab
- 语音信号的短时分析，主要包括：分帧、短时能量、短时平均幅度、短时过零率、短时自相关函数、短时幅度差、倒谱、复倒谱、lpc系数、lpc谱估计等(The short-time analysis of speech signal mainly includes: frame, short-time energy, short time average amplitude, short-time zero crossing rate, short-time autocorrelation functio
short enery
- 在窗长为80和160个样点的情况下，分别采用矩形窗和哈明窗编程计算该段语音信号的短时平均能量，绘出短时平均能量曲线，并进行观察和比较(the window length is 80 and 160 sample points, short time average energy respectively using rectangular window and Hamming window programming calculation of the speech signal, short-t
short_energy
- 语音信号的短时能量求取MATLAB代码，语音信号分析的基础教程(MATLAB code for short time energy of speech signal and a basic course for speech signal analysis)