音频质量改善

这是一个专门设计用来改善音频质量的工具。它通过使用多种滤波器电路来实现这一目的，这些电路能够在特定频率范围内增强或减弱音频信号的增益。

CONTOURSPLINE(X,Y,Z,N)创建具有N个等高线级别的等高线图，将Z值视为XY平面上的高度。X和Y是定义X轴和Y轴的向量，长度分别为size(Z,2)和size(Z,1)。CONTOURSPLINE(X,Y,Z,V)在给定的层级V上绘制轮廓。注意，CONTOURSPLINE可用于平滑轮廓，但不能解决数据质量问题。

一组Matlab和SPM12脚本，用于优化fMRI数据集的图像和时间序列质量指标计算及可视化。受PCP-QAP和MRIQC启发，此工具为熟悉SPM12和Matlab的fMRI技术人员提供便捷的质量控制功能。尽管其相对性质取决于扫描仪位置、采集时间和数据格式，但可为研究人员提供关于潜在数据质量问题的有用见解。

研究目的：对我国授权发明专利类改善睡眠保健食品进行分析，为保健食品研发提供参考数据。研究方法：利用专利数据库检索相关专利数据，统计分析专利数量、申请人、技术领域等指标。研究结果：截至2023年，我国共授权改善睡眠保健食品发明专利103件，主要申请人为高校和企业，技术领域集中在食品营养和中药领域。研究结论：我国改善睡眠保健食品专利技术发展迅速，存在一定创新潜力。

数字逻辑答案的 MP3 资源，挺适合复习期末或做题的时候用的，不是传统意义上的音频学习，而是那种有人帮你读题的感觉，比较像你坐在考场前夜听朋友划重点。声音清晰、节奏也不快，适合一边听一边在草稿纸上推逻辑公式。搭配一些数字逻辑的资料用，效果还不错。 如果你平时刷题用的是 PDF 或者在线题库，建议你把这类音频也试试看，是做不动题的时候，听一听也能换换脑子。再配合下像MP3Gain这种工具，把音量统一一下，不然切换设备听音频的时候音量差别太大。 还有哦，如果你搞 MATLAB 也顺便用 MP3 格式做点数据，那mp3read和mp3write这两个函数挺好用的，起来也快，适合批量读取 MP3 信息

音频反转的 MATLAB 脚本项目，ReverseAudio，起来挺顺的，尤其适合科研或者音频后期的朋友。用 MATLAB 做音频，ReverseAudio 这个项目就比较上手。它的重点就是把一段音频“倒着放”，像你听人声或鼓点从尾巴开始倒回去，挺适合搞点创意的音效或者做实验。整个流程也不复杂：先用audioread读取音频，再用audioData(end:-1:1)反转数据，写回去用audiowrite保存。嗯，核心逻辑就这几行，代码看着蛮清晰的。里面的reversa.m脚本估计就是主角了，想改点功能，比如剪掉静音段、调音量，也可以自己加点逻辑。license.txt记得看看，开源用起来也得

MATLAB 的音频采集和功能，做起来其实还挺顺的，尤其是结合 GUI 之后，交互体验一下子就上来了。这个项目整理得蛮全面的，从采集到再到可视化，逻辑清晰，对音频类项目入门友好。 音频采集这块用的是audiorecorder，配置参数后，点个按钮就能录音。你要是做教学或是语音识别类的项目，这玩意儿挺实用的。录音状态还能实时反馈，调试起来方便。 滤波器设计部分也比较好玩，支持 Butterworth、Chebyshev 这些经典滤波器，GUI 上调个截止频率，看看效果变化，蛮直观的。滤波后音频干净了不少，体验提升挺。 FFT 频谱我觉得是重点，fft函数加plot组合，分分钟就能出频谱图。你如果

matlab开发-生成样本音频。利用随机组合一系列已知的测试数据来生成测试样本。

此工具利用.wav格式音频信号，寻找信号中的峰值与包络，并识别可能的喘息位置。同时，它还计算频谱图、带宽占用和功率。所有文件均以ZIP格式上传。

语音识别是一门跨学科领域，近二十年来取得了显著进展，逐渐从实验室走向市场。未来十年内，预计语音识别技术将广泛应用于工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务及消费电子产品等领域。语音识别听写机曾被美国新闻界评为1997年计算机发展十件大事之一，许多专家认为它是2000年至2010年间信息技术领域的十大重要科技之一。语音识别涉及信号处理、模式识别、概率论、信息论、发声机理、听觉机理和人工智能等多个领域。