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语音识别系统提供语音信号端点检测的功能
本课题为给语音识别系统提供语音信号端点检测的功能，对语音信号端点检测进行了探讨和研究，主要是侧重语音区间的端点检测...(附软件源码) -
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gmm模型下的语音情感识别系统
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） -
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自相关法基音检测
自相关法基音检测的matlab代码。自相关法计算速度较快的自相关函数法检测语音的基音频率，有效剔除了高频共振峰和噪音的影响，其估计基音频率准确性高，稳定性好，运算速度较快。 -
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matlab代码实现说话人识别
基于matlab实现的说话人识别程序，分别用bp、pnn、som、rbf、lvq等算法，对语音文件进行训练和测试，效果不错。~..~下面说明一下bprengong程序：数据分别用来训练和测试两部分。具体程序分为两部分，第一部分为：计算识别模型 变量v是mfcc处理以后的矢量。因为数据可能长短不一，所以放在同一进行截取。p的每一行代表一个语音数据（共15个）。变量Pr为每一行的最大最小值。变量T为目标值。输出神经元个为15。在训练阶段，如果用于训练的输入训练样本的类别标号为i（即语音数据的标号），则训练时设 -
小波分解函数和重构函
%（1）信号的小波分解 %（2）小波分解高频系数的阈值量化 %（3）信号的小波重构。使用分解的小波系数以及量化后的高频系数进行小波重构。 -
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