音频算法

CSDN用户上传的视频均包含完整可运行的代码，适合初学者使用。代码压缩包包含主函数main.m和其他必要的调用函数。该代码适用于Matlab 2019b版本，操作简单，详细步骤如下：1. 将所有文件放入Matlab的当前文件夹中；2. 双击打开main.m文件；3. 点击运行按钮，等待程序执行完成以获取结果。如需更多仿真服务或定制需求，请私信博主或扫描视频中的QQ名片。

在音频处理领域，小波水印算法是一种常见且有效的技术，用于数字水印的嵌入与提取。以下是基于MATLAB的实现过程： 步骤1：小波分解通过小波变换对原始音频信号进行分解，提取特定频段的信息，为后续水印嵌入做好准备。 步骤2：水印嵌入将指定的水印信息嵌入到音频信号的中低频分量中，确保水印在音频压缩或剪辑操作中具有较强的鲁棒性。 步骤3：重构音频应用逆小波变换重构音频，将水印信息与原音频信号合并，生成带有水印的音频。 步骤4：水印提取根据嵌入的方式，通过小波逆变换提取音频中的水印信息，并对其完整性和质量进行检测。 使用MATLAB实现以上过程，可通过内置的dwt和idwt函数进行小波分解与重构。 注意

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。

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。

这篇文章探讨了使用Matlab开发实时音频处理的方法。它涵盖了简化流媒体或生成音频的技术。

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。

这个Matlab开发的程序从源.wav文件中消除语音，并生成输出.wav文件。

利用Matlab分别基于自相关函数（ACF）和加权平均差函数（W-AMDF）进行基音频率的计算，两种方法均已成功调试。相关word文档为下载资源，供参考对比。

MiningSuite是一个Matlab框架，适用于信号、音频和音乐分析，整合了音频和符号分析方法。 虽然没有直接提供“信任模型代码”，但您可以利用其丰富的功能来构建和分析音频数据，进而研究音频信号中的信任相关特征，例如情感、语调和一致性。

此包提供了用于打印音频文件信息、读取音频文件和写入音频文件的Matlab例程。这些函数是围绕Matlab的audioinfo、audioread和audiowrite函数的包装器。第四个例程比较两个音频文件中的数据。