语音增强

分而治之的语音增强策略，思路蛮巧的，效果也挺干净，尤其在音乐噪声环境下表现不错。作者把问题拆成多个阶段，主打一个“干就完了”。如果你平时在搞语音去噪、回声消除什么的，这套 Matlab 代码还挺值得试一试。 Matlab 实现比较扎实，核心算法参考了Tauhidul 的 arXiv 论文，算法细节也写得挺清楚。哦对了，代码运行还得用点作者自家的p-code文件，得去他主页下载。 整个增强流程没搞复杂的深度学习框架，用的是分段+谱减之类的传统思路，但巧妙避开了“音乐噪声”这种顽固问题——听起来少了那种电流声，挺惊喜的。 建议你在测试前准备好一组真实环境录音，是那种背景有音乐、回响的。跑一轮之后，

这是一个基于Scalart 1996建议的Wiener滤波器应用案例，专注于用决策导向方法跟踪先验信噪比，以增强噪声语音质量。模拟噪声使用了语音前0.25秒的部分。

Matlab中基于深度神经网络（DNN）的单通道语音增强技术，利用DNN估计STFT字段中语音的相位信息，以提升语音质量和清晰度。在运行代码时，需注意如下顺序调整：isseq = [1, 1, 1]; % 控制三个阶段：混合、获取特征、训练和测试DNN。演示包含DNN模型和BLSTM模型生成的wav演示。示例包括使用TIMIT corpurs的不同噪声环境和发言人，以及SNR的变化。

这个文件夹包含用于Matlab工具箱的代码，用于通过DNN辅助的Kalman滤波器进行语音增强。工具箱由Yuhongjiang团队基于OSU框架编写。详细算法信息请参考相关论文。

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。

33款皮肤独特的语音模块，为你的游戏角色增添个性色彩。

详细介绍了机器学习中温和增强（gentle boosting）的基本原理和算法，同时提供了相关的MATLAB程序和示例。文章还探讨了如何利用交叉验证来确定迭代次数。

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。

语音识别的完整实战流程，用 MATLAB 一把梭。 语音信号的完整流程，用 MATLAB 全程配合，从语音采集到识别，步骤清晰，代码也蛮好改的。讲的是《语音信号实验教程》，你要是学过 MFCC、HMM 之类的，看到这套源码会挺有共鸣。 语音特征提取部分讲得蛮细，像MFCC、PLP都有例子。比如用mfcc()函数搞定声学特征提取，效果还不错，挺适合自己做些小实验。 预阶段也不马虎，去噪、端点检测全都安排上了。用 MATLAB 自带的滤波器配合一些逻辑判断，能把背景噪声得比较干净。建议你用麦克风采点真实语音，试试看效果。 模型训练部分也有涉及，HMM和DNN都提到了，虽然 DNN 那块不算深入，但

挑战： 频繁扫描事务数据库 海量候选项 候选项支持度计数工作量巨大 Apriori 算法改进思路： 减少事务数据库扫描次数 缩减候选项数量 简化候选项支持度计数 改进方法： 包括散列、划分、抽样等。