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搜索资源 - CEPSTRUM zero crossing
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比较详尽的介绍了语音识别系统的实现过程，以及相关技术。
端点检测：基于短时能量和短时平均过零率的端点检测和基于倒谱特征的端点检测
特征参数提取：LPCC和MFCC
参数模板存储：HMM和N_Gram
识别阶段：DWT
各阶段的相关技术都给了详细的介绍，绝对是好东西！-More detailed introduction to the speech recognition system implementation process and related technologie
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详细说明：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-Details: short-time speech signal analysis, including: framing, short-term energy, short-term average rate, short-time zero crossing rate, short-time a
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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-Short-time speech signal analysis, mainly including: sub-frame, short-time energy, short-term average, short-time zero-crossing rate, short-time auto-correlation function, short-t
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对语音进行分析，包括时域分析（包括能量、过零率、互相关函数）和频域分析（包括fft变换、倒谱、LPC）-Speech analysis, including time domain analysis (including energy, zero-crossing rate, the cross-correlation function) and frequency domain analysis (including fft transform, cepstrum, LPC)
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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
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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
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