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应用LBG算法对语音信号进行矢量量化
应用LBG算法对语音信号进行矢量量化。本压缩包共有两个主文档，training.m对训练数据进行处理并得到四个初始码本，quantizing.m对待量化数据进行矢量量化。其余为自编功能函数。 -
MFCC参数的提取代码
语音识别中十分重要的是提取语音的特性参数，MFCC参数既易于储存，又符合人耳听觉习惯，目前的语音识别过程被广泛使用，本代码是仿真的matlab代码，完整高效的提供提取功能 -
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语音识别语音识别中一些算法
本文件包含语音识别语音识别中一些算法，加框处理的算法，以及进行mfcc和倒谱的算法，用matlab算法实现。另外还包含一个音频文件。 -
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一个简单的说话人识别系统
本程序是用matlab设计并实现一个简单的说话人识别系统，其主要功能模块包括语音信号的输入管理模块 ，语音的鉴别即特征提取块，语音的认证模块，程序很全. -
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语音信号的频域处理
语音信号的频域处理，语音虽然是一个时变、非平稳的随机过程。但在短时间内可近似看作是平稳的。因此如果能从带噪语音的短时谱中估计出“纯净”语音的短时谱，即可达到语音增强的目的。由于噪声也是随机过程，因此这种估计只能建立在统计模型基础上。利用人耳感知对语音频谱分量的相位不敏感的特性，这类语音增强算法主要针对短时谱的幅度估计。 -
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语音中提取基音频率
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hmm文件时运用HMM算法实现噪声环境下语音识别
hmm文件时运用HMM算法实现噪声环境下语音识别的。其中vad.m是端点检测程序；mfcc.m是计算MFCC参数的程序；pdf.m函数是计算给定观察向量对该高斯概率密度函数的输出概率；mixture.m是计算观察向量对于某个HMM状态的输出概率，也就是观察向量对该状态的若干高斯混合元的输出概率的线性组合；getparam.m函数是计算前向概率、后向概率、标定系数等参数；viterbi.m是实现Viterbi算法；baum.m是实现Baum-Welch算法；inithmm.m是初始化参数；train.m是训 -
