·詳細說明：用DSP實現的一個簡單的語音識別系統,只要實現單個詞的識別即可,采樣率8k,幀長30ms,幀移10ms,系統采樣后分幀--端點檢測,將檢測到的原始語音信號保存下來,基本上一個字在30幀左右,然后提取每幀的LPC參數--將LPC參數轉換為LPC倒譜系數,然后利用DTW方法和模板比較.
標簽： DSP 語音識別系統
上傳時間： 2013-07-01
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·語音處理與識別是利用計算機對語音信號進行分奸和綜和,實現對人類語音的自動理解和處理的一門學科.本書共八章,即語音信號數字處理基礎、語音信號時域處理方法、語音波形數字編碼、短時博里葉分析、語音信號同態處理及線性預測編碼、語音識別方法與系統等。本書可作通信工程、無線電技術和計算機應用科字等專業的本科生、研究生以及科技人員參考。
標簽： 語音處理 識別
上傳時間： 2013-08-04
上傳用戶：Divine
提出了一種基于仿生小波變換和模糊推理的變步長自適應濾波語音降噪算法。該算法首先用仿生小波變換法對包含噪聲的語音信號進行小波分解，以分離出來的噪聲信號作為自適應濾波器的輸入，選擇基于模糊推理變步長自適應算法對帶噪聲語音信號進行降噪處理，最終實現語音信號的信噪分離，去除語音信號中的噪聲。仿真結果表明，該方法對語音信號有較為明顯的降噪效果。
標簽： 仿生 小波變換 模糊推理 語音降噪
上傳時間： 2013-10-14
上傳用戶：戀天使569
傳統的人工耳蝸語音處理器采用ASIC設計，投入成本高，可移植性差，設計了一種基于TMS320VC5509A的人工耳蝸語音處理器。該處理器采用雙麥克風接受語音信號，實現了語音信號的自適應噪聲消除和CIS （Continuous Interleaved Sampling） 方案。同一段語音由DSP采樣處理得到的刺激脈沖與MATLAB采樣處理的結果基本相同。實驗結果表明，基于DSP的人工耳蝸語音處理器能實現語音信號中噪聲的消除并得到良好的刺激脈沖。
標簽： DSP 人工耳蝸 語音處理器
上傳時間： 2013-10-22
上傳用戶：23333
根據TMS320C5402的特點，提出了采用G.711語音編解碼算法設計的語音壓縮系統，給出了系統的硬件結構和軟件流程及A/D、D/A模塊與TMS320C5402接口電路的設計方法。該系統具有很高的實時性和實用性
標簽： C5402 320C 5402 TMS
上傳時間： 2013-11-22
上傳用戶：ljj722
為了提高語音信號端點檢測的準確率，提出了改進的端點檢測方法。該方法在傳統基于能量和過零率的端點檢測方法基礎上，加入第三道門限——近似熵，對信號進行三級門限檢測。仿真實驗表明，該方法比傳統方法更有效、更優越，能夠比較準確的檢測語音信號。
標簽： 語音 端點檢測 方法研究
上傳時間： 2013-12-21
上傳用戶：ppeyou
理解隨機信號功率譜分析原理和方法。 (1) 生成信號，被淹沒在在噪聲中； (2) 試用周期圖法估計信號的功率譜； (3) 選用不同窗，使用修正周期圖法估計信號的功率譜； (4) 對一段語音信號，使用LD算法估計其功率譜； (5) 詳細列出功率譜估計的步驟和原理。
標簽： 隨機信號 功率譜 分 信號
上傳時間： 2015-04-07
上傳用戶：cccole0605
這是一個語音去除噪聲的程序，通過運行這個程序，可以去除已有語音信號中的背景噪聲，提高語音質量
標簽： 語音 程序
上傳時間： 2015-06-03
上傳用戶：exxxds
實現語音的采集和回放，先將語音信號數字化再存儲在ROM中，最后從讀出、數模轉換、濾波得到模擬語音信號!
標簽： 語音 回放 采集
上傳時間： 2015-08-07
上傳用戶：zaizaibang
說話人識別是語音識別的一種特殊方式，其目的不是識別語音內容，而是識別說話人是誰，即從語音信號中提取個人特征。采用矢量量化（VQ）可避免困難的語音分段問題和時間歸整問題，且作為一種數據壓縮手段可大大減少系統所需的數據存儲量。本文提出了識別特征選取采用復倒譜特征參數和對應用VQ的說話人識別系統改進的一種方法。當用于訓練的數據量較小時，復倒譜特征可以得到比較穩定的識別性能。VQ的改進方法避免了說話人識別系統的訓練時間與使用時間相差過長從而導致系統的性能明顯下降以及若利用自相關函數帶來的大量運算。
標簽： 識別 方式 語音識別
上傳時間： 2015-09-04
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