基于matlab语音播报,只需在test文件中输入文字,点击运行即可进行朗读

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基于MATLAB的语音信号处理的各种算法源码。MATLAB基础教程、语音信号处理基础、语音信号分析、语音信号特征提取、语音降噪、语音编码、语音合成、语音隐藏、声源定位、语音识别、情感识别、说话人识别

基于MATLAB语音识别的论文，本文意在处理“说话人识别”中的一个分支“说话人确认”的问题。解决问题的想法是从语音中提取出足以区别于其他人的声音的个人特征，将这些特征参量化。以某一个特定人的声音的特征参量为标准模板，定义其他人与该特定人的声音之间的距离测度，规定一个阈值，这样，标准模板、距离和域值就组成了一个说话人确认系统。

MATLAB车牌识别(含GUI，语音播报，识别陕A，渝A),一个完整的车牌识别系统闭应包括车辆检测、图像采集、图像预处理、车牌定位、字符分割、字符识别等单元。当车辆到达触发图像采集单元时，系统采集当前的视频图像。车辆识别单元对图像进行处理，定位出牌照位置，再将车牌中的字符分割出来进行识别，然后组成车牌号码输出。车牌识别系统原理如图l所示。 （1）图像预处理：对汽车图像进行图像转换、图像增强和边缘检测等。 （2）车牌定位：从预处理后的汽车图像中分割出车牌图像。即在一幅车辆图像中找到车牌所在的位置。 （3）字符分割：对车牌图像进行几何校正、去噪、二值化以及字符分割以从车牌图像中分离出组成车牌号码的单个字符图像 （4）字符识别：对分割出来的字符进行预处理（二值化、归一化），然后分析提取，对分割出的字符图像进行识别给出文本形式的车牌号码。 为了用于牌照的分割和牌照字符的识别，原始图象应具有适当的亮度，较大的对比度和清晰可辩的牌照图象。但由于该系统的摄像部分工作于开放的户外环境，加之车辆牌照的整洁度、自然光照条件、拍摄时摄像机与牌照的矩离和角度以及车辆行驶速度等因素的影响，牌照图象可能出现模糊、歪斜和缺损等严重缺陷，因此需要对原始图象进行识别前的预处理。 牌照的定位和分割是牌照识别系统的关键技术之一，其主要目的是在经图象预处理后的原始灰度图象中确定牌照的具体位置，并将包含牌照字符的一块子图象从整个图象中分割出来，供字符识别子系统识别之用，分割的准确与否直接关系到整个牌照字符识别系统的识别率。 由于拍摄时的光照条件、牌照的整洁程度的影响，和摄像机的焦距调整、镜头的光学畸变所产生的噪声都会不同程度地造成牌照字符的边界模糊、细节不清、笔划断开或粗细不均，加上牌照上的污斑等缺陷，致使字符提取困难，进而影响字符识别的准确性。因此，需要对字符在识别之前再进行一次针对性的处理。 车牌识别的最终目的就是对车牌上的文字进行识别。识别方法目前主要有基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。

该文档主要针对语音识别过程中语音信号的端点检测方法进行研究，主要分析了双门限算法、倒谱算法以及谱熵算法，进行了matlab编程分析，并对比算法效果。

语音信号处理 预加重 一阶高通滤波器 分帧加窗三种窗函数比较 端点检测 双门限 频谱分析 录音程序也有，用户可自己录音，进行处理

该课题为基于MATLAB的汽车出入库识别系统，带有丰富的人机交互GUI界面。

基于MATLAB语音信号采集与分析的毕业论文设计，包括频域，时域，短时普，语谱图，加噪声等分析，并在MATLAB上验证！ 上次上传的有人说是空的，非常抱歉我又整理了一下发了上来，这次是完整的！非常抱歉！！

MATLAB的语音信号处理工具箱VoiceBox，提供下载，方便大家使用。