实验语音学
当前话题为您枚举了最新的 实验语音学。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。
ElectroPalatography处理和可视化语音学中的MATLAB开发应用
这个存储库包含多个Matlab示例,用于分析和扩展语音学中的ElectroPalatography。以下是存储库文件的功能列表:LAB格式转换为TextGrid格式,LAB或TextGrid转换为MATLAB格式,音频文件读取,电子腭图数据读取,短时傅立叶分析,音素显示音频信号,显示频谱图和腭图的不对称指数。
Matlab
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2024-09-27
维吾尔语双音节词元音格局研究语音学分析
维吾尔语双音节词的元音格局研究挺有意思的,是从语音合成和语音识别的角度来看,应用广泛。研究者通过实验语音学的方法,了维吾尔语双音节词中词首和词尾元音的共振峰频率,得出了比较详细的音节元音格局。这些数据不仅更好理解维吾尔语的语音特性,还验证了维吾尔语元音的舌位特点,跟传统的‘口耳之学’相符。你如果对语音学或者语音技术开发感兴趣,可以参考一下,蛮有参考价值的,尤其是对阿尔泰语系的语言研究有。
如果你也想了解一些相关的技术,像 LPC、共振峰监测器等,下面的一些链接也挺有用的。研究深入的话,使用 MATLAB、Python 等工具会更得心应手。
统计分析
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2025-06-11
Python统计学原理实验指南代码实现详解
《统计学原理实验教程(Python)》是厦门大学出版社2019年出版的书籍,重点介绍使用Python实现统计学中基本的检验方法。本书结构清晰,适合具备基本统计知识并使用Python进行数据分析入门者。尽管内容薄,回归分析和时间序列分析部分较浅,读者可自行深入学习。作者编撰时注重代码可读性和注释补充,使得内容易于理解和实际应用。建议读者在阅读前复习相关基础概念,以更好地理解和应用本书内容。
统计分析
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2024-08-18
基于HMM的语音识别系统的Matlab仿真——电容按键检测实验
电容按键不需要任何外部机械部件,使用方便,成本低,很容易制成与周围环境相密封的键盘,以起到防潮防湿的作用。电容按键优势突出使得越来越多电子产品使用它代替传统的机械按键。本实验实现电容按键状态检测方法,提供一个编程实例。硬件设计开发板板载一个电容按键,原理图设计参考图34-5。
Matlab
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2024-09-29
33语音皮肤
33款皮肤独特的语音模块,为你的游戏角色增添个性色彩。
Memcached
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2024-05-12
语音活动检测利用MATLAB开发语音信号中的语音位置识别
该软件利用语音信号分析技术,准确确定语音出现的时间和位置。
Matlab
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2024-07-22
统计学R语言实验7方差分析方法详解
统计学R语言实验7方差分析一、实验目的1.掌握理解方差分析的相关概念。 2.掌握理解方差分析的相关方法。 3.熟悉R语言等语言的集成开发环境。单因素方差分析是一种用于比较两个或多个组之间均值差异的统计方法。在R语言中,可以使用oneway.test函数或aov函数进行单因素方差分析。oneway.test函数可以计算不同组之间的均值和标准差,并检验它们是否显著不同。这个函数适用于数据分布偏斜较大的情况。函数语法:oneway.test(formula, data)其中,formula表示公式,用来指定要分析的数据列和分组变量;data表示数据集。 aov函数可以进行单因素方差分析,并提供了更多
统计分析
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2024-07-15
基于HMM的语音识别系统Matlab仿真中的系统时钟配置实验
在系统时钟配置实验中,通常使用HSE作为基准时钟,经过PLL倍频后作为系统时钟。例如,设置HSE为8M,PLL倍频因子为9,使得系统时钟SYSCLK为72M。SYSCLK最高可达128M。在启动文件statup_stm32f10x_hd.s中调用SystemInit()函数初始化系统时钟为72MHz。如需调整系统时钟频率,可根据时钟树流程自行修改。
Matlab
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2024-09-13
构建语音情感库
构建原则:
真实性:从日常语料中采集,保证真实性。
交互性:选择人们常用的语句,贴近真实情感。
连续性:选择情感转移多样的语料。
丰富性:利用表情、肢体等方式模拟情感,创造情感氛围。
语料来源:
筛选自然情感语料:从日常生活对话、影视作品等获取。
模拟情感语料:由专业播音员按照要求模拟情感。
诱导情感语料:通过制造情感氛围,引导说话人自然表达情感。
算法与数据结构
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2024-05-26
Matlab 语音数字识别代码
这段 Matlab 代码实现了语音数字识别功能,通过分析用户语音,训练计算机识别用户所说的数字。
代码包含四个脚本:
两个脚本用于创建训练集
一个脚本用于创建输入语音文件
两个脚本用于训练模型,并将训练后的模型保存在 Model.mat 文件中
最终代码接收语音输入,识别用户所说的数字,以测试识别系统。该代码在 MATLAB 平台上运行速度快,可应用于语音转文本、语音密码等项目。
Matlab
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2024-05-25