数字语音处理

这些是张雪英数字语音处理书中的一些例程。

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语音处理大作业，需要使用Matlab进行处理，此外还需完成一个简单的MFC应用制作。该作业的要求包括： 利用Matlab编写代码，实现指定的语音信号处理算法。 使用MFC设计一个用户界面，使用户能够加载并处理语音信号。 代码和界面应具备基本的用户操作友好性，符合项目设计规范。 实现步骤： 语音信号处理：使用Matlab编程，实现数据预处理、特征提取等操作。 MFC界面制作：设计简单的交互界面，使用户能选择文件并查看处理结果。 测试和调试：确保代码运行稳定，界面交互流畅。 成果要求：提交完整的代码、设计文档，并展示运行结果。

利用Matlab进行语音信号的短时能量、短时幅度和过零率分析。这些技术能够帮助分析语音信号的特定特征，为声音处理和识别提供重要依据。

本项目利用神经网络开发语音识别系统，通过MATLAB实现线性预测编码（LPC）方法进行特征提取，以提高系统的波形分辨率。神经网络形式包括K最近邻居（KNN）、人工神经网络（ANN）、卷积神经网络（CNN）及基于MFCC图像的方法。此外，还在Arduino 101硬件上实现了较小规模的ANN，利用MATLAB训练权重以驱动系统。

speech_toolboxes2.rar是一个专门的语音处理工具箱，包含Childers所著语音书籍中的软件应用。其主程序mainspeechgui.m提供了一个图形用户界面 (GUI)，用于在Matlab运行时服务器模式下调用各种语音处理应用程序。 用户可以通过此GUI窗口访问书中涵盖的各种语音分析和处理功能。 代码说明: check, catch1, catch2 用于窗口的正确关闭和打开。 color_flag 控制GUI的背景和文本颜色。 BACK_COLOR 和 TEXT_COLOR 分别定义背景和文本颜色。 o_fname 和 o_pname 用于存储文件名和路径信息。 PV

我设计了几个GUI，包括语音采集、时域分析、频域分析、加噪和滤波（正在完善）。我的目标是实现以下功能：采集后的语音（global x1）能传递给时域和频域分析，加噪后的x1能再传递给时域和频域分析。但我一直无法解决这个问题，请问应该如何处理？

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数字信号处理代码Pause_Removal.m允许您录制持续时间为n秒的语音。录制后，将自动播放音频并显示其波形。另一个代码Noise_Remover_Cos_Signal.m添加了余弦信号，并通过高斯噪声使其受干扰。图形分析显示了信号的噪声和去噪后的效果。X_mags计算了信号的幅度谱，而DFT则显示了归一化频率的幅度绘制。这有助于确定适合去噪的巴特沃斯滤波器截止频率。

Matlab实验室分享的视频均配备完整可运行的代码，特别适合初学者；主要文件包括主函数main.m和其他m文件；运行环境要求Matlab 2019b版本，如遇问题可按提示调整或向博主求助；操作简单，只需将文件放入当前文件夹，双击打开main.m并点击运行即可获取结果；如需更多仿真或定制服务，请私信博主或扫描视频QQ名片获取详细信息。