语音处理

求出输入的pcm数据与预测的pcm数据（第一次为上一个pcm数据）的差值diff； 通过差分量化器算出delta（通过index（首次编码index为0）求出step，通过diff和step求出delta)。delta即为编码后的数据； 通过逆量化器求出vpdiff(通过求出的d...

语音端点检测一般用于鉴别音频信号当中的语音出现（speech presence）和语音消失（speech absence）。这里将提供一个简单的VAD方法，当检测到语音时输出为1，否则，输出为0。 语音是否出现或者在背景噪声上是否平坦决定了VAD方法的检测是否稳定（The job...

1 概述 1.1 模式分类的贝叶斯决策理论 2 概率神经网路的网络结构（PNN） 总结： 1、输入层接收样本的值，神经元个数与输入向量长度相等。 2、隐藏层为径向基层，每个神经元对应一个中心（对应一个样本数据）。 3、输入数据分为了i类，因为PNN就是用来分类的，就是先用样本训练...

支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。 1 数学部分 1.

K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。 1 定义 如果一个样本在...

% 从wav文件读入语音数据，该语音采样率16k，故信号最高频率8k。[x,fs]=wavread('C2_3_y.

g(1:N1-1)=0.ylim([-0.4,1.

[x,fs1]=wavread('C2_2_y.

1 语音信号的采集 语音信号是一种模拟信号，首先须经过采样将其转换为数字信号，实质是把连续信号变为脉冲或数字序列。 我们可以用录音软件先录一段wav格式的音频。然后用matlab的audioread函数采集，记住采样频率和采样点。然后用sound函数来使用。2 采样定理 在进行模...

本文基于Matlab设计实现了一个文本相关的声纹识别系统，可以判定说话人身份。 1 系统原理 a.声纹识别     这两年随着人工智能的发展，不少手机App都推出了声纹锁的功能。这里面所采用的主要就是声纹识别相关的技术。声纹识别又叫说话人识别，它和语音识别存在一点差别。 b.梅尔...

模板匹配方法 这类方法比较成熟，主要原理：特征提取、模板训练、匹配。典型的有：动态时间规整DTW，矢量量化VQ等。DTW利用动态规划的思想，但也有不足：1）过分依赖VAD技术；2）没有充分利用语音的时序动态特性，所以被HMM取代也就容易理解了。VQ算法是数据压缩的方法。码本简历、...

MFCC(Mel-frequency cepstral coefficients):梅尔频率倒谱系数。梅尔频率是基于人耳听觉特性提出来的， 它与Hz频率成非线性对应关系。梅尔频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系，计算得到的Hz频谱特征。主要用于语音数据特征提取和降低...

% YUYINSHIBIE MATLAB code for yuyinshibie.% singleton*.% the existing singleton*.% YUYINSHIBIE('CALLBACK',hObject,eventData,handles,...% fun...

MFCC(Mel-frequency cepstral coefficients):梅尔频率倒谱系数。梅尔频率是基于人耳听觉特性提出来的， 它与Hz频率成非线性对应关系。梅尔频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系，计算得到的Hz频谱特征。主要用于语音数据特征提取和降低...

通常情况下， 我们在从设备上采集到的信号都是具有一定的噪声的，大多数情况下，可认为这种噪声为高斯白噪声。被噪声污染的信号=干净的信号+噪声。为什么要使用阈值：由于信号在空间上（或者时间域）是有一定连续性的，因此在小波域，有效信号所产生的小波系数其模值往往较大；而高斯白噪声在空间上...

1 小波变换应用领域：信号处理、图像处理 2 领域内的应用：信号（图像）的降噪、压缩 3 小波变换的优势：在正交小波中，正交基的选取比传统方法更接近实际信号本身，所以通过小波变换可以更容易地分离出噪声或其他我们不需要的信息，因此在这类应用中小波分析有着传统方法无可比拟的优势。4 ...

fs=wavread('C:\Users\lenovo\Desktop\93317443speech-denoising\Ring01.sigma=median(abs(cD))/3.

最小均方（LMS， Least Mean Squares）是最基本的自适应滤波算法。 LMS算法是自适应滤波器中常用的一种算法与维纳算法不同的是其系统的系数随输入序列而改变。维纳算法中截取输入序列自相关函数的一段构造系统的最佳系数。而LMS算法则是对初始化的滤波器系数依据最小均方...

最小均方（LMS， Least Mean Squares）和 递归最小二乘（RLS, Recursive Least Squares）是两种最基本的自适应滤波算法。1 LMS LMS算法是自适应滤波器中常用的一种算法与维纳算法不同的是其系统的系数随输入序列而改变。维纳算法中截取输...

时域和频域是信号的基本性质，这样可以用多种方式来分析信号，每种方式提供了不同的角度。解决问题的最快方式不一定是最明显的方式，用来分析信号的不同角度称为域。时域频域可清楚反应信号与互连线之间的相互影响。 1 时域 时域是真实世界，是惟一实际存在的域。因为我们的经历都是在时域中发展和...