语音算法

从零搭建——基于HMM-GMM的语音识别模型构建 HMM-GMM（Hidden Markov Model - Gaussian Mixture Model）是语音识别中的经典模型之一。

浅谈语音增强中的自动增益控制-AGC 自动增益控制（Automatic Gain Control, AGC）是一种用于语音信号处理和通信系统中的技术，其目的是保持信号的输出电平在一个恒定的范围内。

WPE去混响算法研究 WPE（Weighted Prediction Error）是一种基于频域的去混响算法，主要用于消除混响环境中的语音信号，恢复其原始的清晰度。

自适应语音降噪算法综述 语音降噪是语音信号处理中的一个重要研究方向，旨在从包含噪声的语音信号中恢复原始的语音信号。以下是几种常用的传统降噪方法的详细介绍，包括谱减法、维纳滤波、小波降噪和经验模态分解。

自适应回声消除算法综述 自适应回声消除（Echo Cancellation）是一项关键的信号处理技术，广泛应用于语音通信系统中，例如电话会议和语音识别系统。其主要目的是消除在通信过程中产生的回声。

波束形成（Beamforming）是一种利用传感器阵列（如麦克风阵列）来控制信号接收或发射方向的技术。在语音信号处理领域，波束形成常用于增强目标方向上的语音信号，同时抑制来自其他方向的噪声