基于FICA的盲语音信号分离技术

盲源分离技术是一种利用统计信息对混合信号进行解混的方法。在计算机工程领域，基于Matlab的盲源分离技术尤为突出。通过Matlab平台，研究人员能够实现对复杂信号的准确分离和分析，这对于信号处理和数据挖掘具有重要意义。

Matlab的有噪语音信号分析与处理设计方案探讨。

语音信号的分形特征研究，挺有意思的一个方向。1998 年那篇《汉语语音信号的分形特征》里，不只是讲了分形这个概念，还深入到了混沌动力学、分维数计算这些硬核操作。用的是改进过的 Box-Counting 算法，比传统方法快不少，准确率也靠谱。适合搞语音识别或者做语音特征提取的朋友参考一下。 改进后的计算方法用起来比较丝滑，尤其适合批量语音数据，比如说你在做方言识别或情绪识别那类应用，分维数统计一上来，基本的信号特征就摸个八九不离十了。 配套资源也蛮全的，像 MATLAB 实现、频谱图绘制、滤波器设计、语音信号读取这些都能找到现成的代码，用起来省心不少。是想试试 相空间重构 的，直接套用相关的代码

《MATLAB在语音信号分析与合成中的应用》详细介绍了利用MATLAB进行语音信号处理的理论与实践。该书作者为北京航空航天大学宋知用老师。 资源说明:* 本书以电子版形式呈现，文件大小约为180MB。* 获取途径：百度网盘链接（失效请联系）。* 本书不包含代码，但代码可通过网络获取。

这是一个Matlab实现的jade盲信号分离算法，具有比fastica更快的收敛速度，适用于快速准确的信号分离。

CSDN佛怒唐莲上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，经过亲自测试，特别适合初学者； 1、压缩包包含主函数：main.m；调用的其他函数：其它m文件；不需要额外的设置或运行结果的效果图； 2、Matlab版本要求为2019b；如果运行遇到问题，请根据提示进行修改；如果还有不懂的地方，请私信博主； 3、运行步骤如下：步骤一：将所有文件放入Matlab的当前文件夹；步骤二：双击打开main.m文件；步骤三：点击运行，等待程序完成并获取结果； 4、如需仿真咨询或其他服务，请私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1提供博客或资源的完整代码4.2复现期刊或参考文献4.3定制Matlab程序4.4科研合作

语音信号是一种非平稳的时域信号。由于发声器官的惯性运动，可以在短时间内认为语音信号近似不变（通常在10～30ms）。这种稳定性是语音信号分帧的基础。目前通常的处理方法是每秒分33到100帧，具体取决于实际采样率。

北京航空航天大学宋知用老师的《matlab在语音信号分析与合成中的应用》介绍了在语音信号处理领域中使用matlab的方法和技巧。全书内容详实，适合对语音信号处理感兴趣的读者。如需获取书籍，请访问百度网盘链接。

该 Matlab 工具能够将语音信号中的激励特征与声道特征分离，并可以播放提取出的音调轮廓。