语音变换

Matlab 的psola.m脚本，用来做PSOLA 算法的语音，简单直接，运行也挺稳的。PSOLA 说白了，就是把语音信号一小段一小段地切开，再拼一拼，常用于变调、变速那类的。你要是搞语音合成或者语音变换，这个代码可以省不少事，调试起来也不算麻烦。代码写得挺清楚，适合动手改点逻辑玩玩。配合一些工具箱，比如语音工具箱，能玩出更多花样，比如加个 GUI 界面，或者接个麦克风输入啥的。网上还找得到不少相关例子，比如语音大作业指南，里面也提到了 PSOLA 相关的应用。注意点：帧长和帧移这两个参数要自己调好，不然合成后的语音听起来会怪怪的。还有，最好用清晰点的语音样本，带噪声的效果不佳。如果你正在做

本资源提供基于Matlab的语音去噪程序，采用谱减法、小波变换和改进的EMD算法。 代码说明： 主函数：main.m 调用函数：独立的.m文件 运行环境：Matlab 2019b及以上版本 使用方法： 将所有文件置于同一Matlab工作路径下。 运行主函数main.m。 等待程序运行完成，即可获得去噪结果。 其他服务： 代码解读与咨询 文献资料获取 Matlab程序定制开发 科研项目合作 如有需要，请联系资源提供者。

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。

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

自伴变换与斜自伴变换 除了正交变换，欧氏空间中还有两类重要的规范变换：自伴变换和斜自伴变换。 定义 设 A 是 n 维欧氏空间 V 的线性变换。 如果 A 与它的伴随变换 A∗ 相同，即 A = A∗，则 A 称为自伴变换。 如果 A 满足 A∗ = −A，则 A 称为斜自伴变换。 线性变换 A 是自伴变换的充分必要条件是：对任意 α，β ∈ V，均有 (A(α), β) = (α, A(β))。 线性变换 A 是斜自伴变换的充分必要条件是：对任意 α，β ∈ V，均有 (A(α), β) = −(α, A(β))。 自伴变换和斜自伴变换都是规范变换。当然，除了正交变换、自伴变换以及斜自伴

介绍了一种基于快速傅里叶变换（FFT）的一维连续小波变换方法。该方法通过调用 MATLAB 中的 cwtft 函数实现。文章还展示了可视化界面截图和提供测试数据的路径。

任意y，如果学生95002选修了y，那么学生x也选修了y。不存在这样的课程y，学生95002选修了y，而学生x没有选。

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。