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MATLAB进行语音信号分析,双声道合并,短时能量分析,短时过零率检测
MATLAB进行语音信号分析,双声道合并,短时能量分析,短时过零率检测, MATLAB进行语音信号分析,双声道合并,短时能量分析,短时过零率检测, MATLAB进行语音信号分析,双声道合并,短时能量分析,短时过零率检测
2021-07-12 18:21:08
2KB
matlab
语音信号处理
双声道合并
短时能量分析
1
语音信号处理:短时过零率,语音分帧,短时功率密度谱,短时能量,小波去噪
语音信号处理:短时过零率,语音分帧,短时功率密度谱,短时能量,小波去噪
2021-06-28 16:48:23
5KB
短时过零率
语音分帧
短时能量
短时功率密度
1
语音信号时域分析MATLAB程序
语音信号时域分析MATLAB程序 通过短时过零率、短时能量、平均幅度差、自相关函数,分析语音信号
2021-06-04 09:52:02
46KB
短时过零率
短时能量
平均幅度差
自相关函数
1
基于matlab语音端点检测(包括过零率,短时能量和终点检测~)
基于matlab语音端点检测(包括过零率,短时能量和终点检测~) 基于matlab语音端点检测(包括过零率,短时能量和终点检测~)
2021-05-18 15:28:10
6KB
matlab端点检
1
基于matlab的语音信号的短时时域分析。
为基于matlab的对语音信号进行短时时域的分析。先对语音信号进行分帧处理,然后再进行相关的短时时域分析,其中包括短时能量分析,短时自相关,短时修正子自相关,还有对基音周期的估计(采用的是中心削波法)。要用到的voicebox的函数也已经摘抄进去了,这样就不用再下voicbox
2021-04-19 11:37:33
5KB
语音信号处理
短时时域分析
短时自相关
短时能量
1
基于改进型双门限语音端点检测算法的研究
语音端点检测是语音信号处理过程中的一个重要步骤,其检测准确性直接影响语音信号处理的速度和效果。传统的基于双门限法语言检测技术,在语音处于纯语音情况下判断语音端点较准确,但在语音处于噪声情况下,尤其是低信噪比的情况下,端点识别率很低,出错率很高。基于提高此方法识别率的目的,采用调整阈值个数,平滑滤波,引入语音结束最小长度的方法对其进行改进,通过了Matlab仿真实验,得出了较好的语音端点检测准确率。
2021-01-29 14:11:17
1.34MB
语音信号处理;语音端点检测;低信噪比;短时过零率;短时能量
1
基于双门限-频带方差的语音端点检测方法研究
为了提高语音信号端点检测的准确率,提出了一种基于双门限-频带方差的检测方法。该方法将语音信号短时能量、短时过零率和频带方差结合起来,作为检测语音信号起始位置和终止位置的参数。仿真实验表明,该方法比传统方法更有效、更优越,能够比较准确地检测语音信号。
2021-01-28 22:15:40
1MB
端点检测;
短时能量;
短时过零率;
频带方差;
1
提取语音特征(短时能量,平均幅度、平均过零率)的matlab代码
提取语音特征(短时能量,平均幅度、平均过零率)的matlab代码
2019-12-21 22:24:22
3KB
语音特征提取
1
语音处理_短时能量 _短时幅度_过零率matlab
运用matlab对语音进行短时分析,短时能量、短时幅度及过零率
2019-12-21 21:55:14
1012B
matlab
短时能量
短时幅度
过零率
1
语音信号短时能量
在时域求语音短时能量和短时平均过零率,判断清音和浊音的区别
2019-12-21 20:15:22
347B
语音
短时能量
1
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