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实际环境中语音信号盲分离
这是实际环境中语音信号盲分离的最新程序代码，用于语音信号独立分量分析ICA。解压后运行，输入录制的混合语音信号即可看到结果。 -
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语音信号短时分析
语音信号是时变。单个参数信号的改变比信号本身较缓慢。因此，对于此类参数的测量，显著较低的频率是信号的 ↗sampling 比 ↗sampling 频率的必要条件。帮助下窗函数的加权信号在时间域和分为局部信号序列进行了测量。关于测量的确切目标，必须确定短时间分析两个维度： 窗口长度 （加权部分信号长度） 和测量时间间隔 （帧速率，即各个窗口之间的距离）。 短时间分析操作 短时能量： 它是语音信号的强度。它反映了语音信号的振幅变化。 短时自相关函数： 自相关函数用于在函数中查找的周期性和 是很多的频谱分析 -
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说话人识别系统
"说话人识别系统 ％解压缩所有文件在Matlab当前窗口，然后输入“speakerrecognition” ％Matlab的命令窗口。一个简单而直观的图形用户界面应该会出现。 ％ ％GUI按钮： ％ ％ONE-TO-ONE说话人识别 - 验证 ％只要选择两个声音文件。代码返回，如果选择的音色属于 ％是同一个人还是不（一到一说话人识别，也称 ％识别）。输入的声音可以从磁盘或使用也被加载 ％麦克风。 ％ ％ADD A NEW SOUND TO DATABASE ％只需选择一个声音文件 -
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