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噪声环境
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基于EM算法的GMM模型建立
基于EM算法的GMM模型建立 很有效果高斯混合模型(GMM)是一种经典的说话人识别算法，本文在实现其算法的同时，主要模拟了不同噪声环境情况下高斯混合模型 (GMM)的杭嗓声性能，得到了一些有益结论。 -
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调幅AM、调频FM和调相PM信号
基于matlab，针对调幅AM、调频FM和调相PM信号，分析在不同的噪声环境，包括高斯白噪声、色噪声、非高斯噪声及正弦干扰中，各种信号的二阶循环谱。可根据需要改变程序中信号或噪声环境，分析结果。 -
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 -
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小波去噪 噪声环境下语音信号的增强
小波去噪matlab程序，在噪声环境下语音信号的增强，语音信号为读入的声音文件，噪声为正态随机噪声，在小波基 db3 下进行一维离散小波反变换. -
