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高斯混合模型是單一高斯機率密度函數的延伸，由於GMM 能夠平滑地近似任意形狀的密度分佈，因此近年來常被用在語音與語者辨識，得到不錯的效果。-Gaussian mixture model is a single Gaussian probability density function of the extension, as the GMM can approximate arbitrary smooth shape of the density distribution, it is ofte
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高斯混合模型[Gaussian mixture model,简称GMM]是单一高斯机率密度函数的延伸,由於GMM 能够平滑地近似任意形状的密度分布,因此近年来常被用在语音与语者辨识,得到不错的效果。 -Gaussian mixture model [Gaussian mixture model, referred to as GMM] are single-Gaussian probability density function of the extension.GMM can approxi
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本源程序代码为weigner分布 可以应用于语音信号处理中 -The source code for weigner distribution of speech signal processing can be applied to
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这个包实现了ITU - T的G.723.1语音编码器和解码器在Matlab。该方案的目标是提供一个良好的记录和模块化设计方案，实验和研究，以方便使用为基础的实际编码器。
编码器实现了G.723.1的多脉冲模式（在6.3 kb / s的运行）。解码器可以解码的5.3 kb / s的，在6.3 kb的多脉冲/秒，连续传输，数据包丢失隐藏）编码器（所有的ACELP方式。
该编码器和解码器之间的标准接口是位文件（同位文件由ITU - T参考代码产生兼容）。第二
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Speech Probability Distribution.
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为了提高语音分离算法的收敛速度以及分离性能，提出把拉普拉斯正态混合分布概率密度函数作为语音信号概率密度函数的估计，得到一个更加适合语音信号分离的激活函数，基于此函数提出一种快速语音分离算法.-In order to improve speech separation algorithm convergence speed and separation performance, raise the normal mixture distribution Laplace probability de
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In frequency-domain blind source separation (BSS) for speech with independent component analysis (ICA), a practical parametric Pearson distribution system is used to model the distribution of frequency-domain source signals.-In frequency-domain blin
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program for gmm distribution calculation of speech features
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program for distribution stimation of speech
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program for distribution stimation of speech
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program for distribution stimation of speech
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这是张德丰《MATLAB概率与数理统计分析》随书源码(M文件)。代码包括的内容有：概率分布计算及统计特征、数字特征计算、统计图绘制(盒状图、散度图等)、点估计和区间估计、假设检验、方差分析、曲线拟合、回归分析、因素分析、聚类分析、正交实验设计分析、多元方差分析、判别分析、隐马尔可夫模型建模与参数估计和在语音识别中的应用。-This is Zhang Defeng " MATLAB Analysis of probability and mathematical statistics,&
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gmm模型下的语音情感识别系统，GMM只是一个数学模型，只是对数据形态的拟和，但是和你所看到的数据分布存在出入也是正常的，因为用EM估计GMM的那些参数时，一般假设我们所得到的数据是不完备的（也就是说假设我们看到的数据分布不是真正的分布，它在运算时把那部分丢失或者叫隐藏的数据“补”上了）-gmm model speech emotion recognition system, GMM is a mathematical model, but fitting the data form, but
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为提高语音端点检测系统在低信噪(0 dB 以下) 下
检测的准确率, 提出了一种基于谱熵的端点检测算法。将每
帧信号分为16 个子带, 选取频谱分布在250～ 3. 5 kHz 并且
能量不超过该帧总能量90 的子带, 计算经过语音增强后的
子带能量以及各子带信噪比, 根据各子带信噪比的不同调整
其在整个谱熵计算过程中的权重, 然后平滑谱熵, 以最终的
谱熵作为端点检测的依据-To improve endpoint detection system in the low
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ector quantization is a classical quantization technique from signal processing which allows the modeling of probability density functions by the distribution of prototype vectors. It was originally used for data compression. It works by dividing a l
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LBG分类算法
用初始室心随机法和扰动因子分裂法两种方法，比较不同方法不同参数设置时的分类性能。
-LBG classification algorithm vector quantization: vector normalization within a certain range for a particular type, consists of two steps: first generate a codebook, which is the speech feature v
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visual C#编写实现语音卡电话呼叫系统，本实例使用了语音卡中的newsig.dll和tc08a32.dll组件，运行前需将其拷贝到Debug文件夹中。本语音卡程序展示了一个完整的电话来电的处理过程，比如来电接听、响铃、未接电话、遇忙转换等，另外也演示了如何按数字键盘后在屏幕上显示拨打的号码，检测通道总数,并为每个通道分配语音缓冲区，初始化语音卡硬件，作者有版权，仅供学习与参考。-Visual C# prepared with the realization of voice card te
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基于GMM的说话人识别，搭建了一个说话人识别系统用于试验测试，验证了一些参数对性能
的影响，同时使用了多线程并行处理技术，以此缩短识别时间:并提出了一种放
大特征向量差距，变换特征向量在特征空间的分布来提升大容量语音库中说话人
识别率的方法。
-GMM-based speaker recognition, to build a speaker recognition system used for pilot testing to verify the performance i
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Finally, probability analysis, based on the chosen database, is performed and
judgment whether the person is recognized is pronounced. Two different modeling
techniques can be suggested for purposes of person identification or verification. The
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研究表明超高斯分布更加贴近语音信号的实际分布，然而语音信号很难用单一的概率密度
函数准确描述，针对这一情况，提出了一种用超高斯混合模型对语音信号幅度谱建模的新方法，并推导了
基于此模型的幅度谱最小均方误差估的估计式。仿真结果表明：与传统的短时谱估计算法相比，该算法不
仅能够进一步提高增强语音的信噪比，而且可以有效减小增强语音的失真度，提高增强语音的主观感知
质量。 -Recent research indicates that the speech spectral ampli
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