一、实验项目名称：语音信号滤波处理 二、实验目的： 1.了解语音信号的产生、采集，能绘制语音信号的频率响应曲线及频谱图； 2.用程序对语音信号进行分析和处理； 3.掌握用滤波器去除语音信号噪声的方法，观察去噪前后的语音信号。 三、实验内容： 编写程序（MATLAB或者Python）对语音信号采集，并记录采样频率和采样点数。将语音信号转换成计算机能够运算的有限长序列。用FFT对其作谱分析。对信号添加噪声（高斯白噪声，正玄噪声），然后通过设计滤波器（巴特沃兹，切比雪夫1型，切比雪夫2型）滤掉该语音信号的噪声，对比滤波前后的语音波形和频谱。

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莱文森·杜宾 借助Levinson-Durbin算法创建语音信号的AR模型。 首先启动脚本发送器。 它将创建三个.bin文件。 量化误差，AR模型系数和最大误差。 接收器对语音信号进行加密时需要使用它。

包含：度秘3.0，谷歌，科大讯飞3.0，5.0 离线语音引擎包 直接安装apk，在设置中切换引擎；项目中使用原生TTS即可发声

Silero VAD Silero VAD：经过培训的企业级语音活动检测器（VAD），数字检测器和语言分类器。 企业级语音产品变得非常简单（请参阅我们的模型）。 当前，除WebRTC语音活动检测器（）外，几乎没有任何高质量/现代/免费/公共语音活动检测器。 WebRTC虽然开始显示其年龄，但遭受许多误报。 同样在某些情况下，能够使大型口语语料库匿名（即删除个人数据）也至关重要。 如果个人数据包含（i）名称（ii）某些私人ID，则通常被认为是私人/敏感的。 名称识别是一个非常主观的问题，它取决于语言环境和业务案例，但是语音活动和号码检测是非常常规的任务。 主要特点： 现代，便携； 低内存占用； 优于WebRTC的指标； 在庞大的语音语料库和噪音/声音库上受过训练； 比WebRTC慢，但对于IOT /边缘/移动应用程序足够快； 与WebRTC（大多数情况下会从声音中分辨出静

擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真。

面表情 可以模仿您表情的语音聊天机器人。 这是一个Unity项目（仅适用于Android），其中包含两个模块。 其中之一是FaceTracking ，它使用和检测面部表情，将其转换为模型并gif。 另一个是AI （聊天机器人） ，它使用 ， 和进行语音聊天。 English | 发布 建立 从或下载shape_predictor_68_face_landmarks.dat （面部地标检测器）和Facemoji_Plugins_Assets_1.5.0.unitypackage （简化的OpenCV，Dlib，Live2D和Iflytek Assets库）。 git clone htt

matlab录入语音信号代码 作者 标题 丹尼尔·莫雷诺·曼萨诺（Daniel Moreno Manzano） 音高估计和发声检测 在本文中，我将解释两种不同方法的发展，以便在语音音频中找到音高，首先区分有声和无声部分。 这些算法将在MATLAB:copyright:中开发。 首先，将对数据进行分析，以便在音频文件数据库中找到要使用的重要参数，并希望了解如何以人的声音音高工作。 在每种方法中，将提出对该思想的简要解释。 此外，还将解释重要的代码部分并公开一些结果。 介绍 两种算法以及分析中处理数据的方式都相同。 音频文件将在32 ms的窗口中进行评估，这是检测仅在浊音部分而不是清音部分的音调的最佳方法。 使用fda_ue数据库（测试数据库）时，窗口将以15 ms的周期移动；使用ptdb_tug数据库（ train数据库）时，窗口将以10 ms的周期ptdb_tug 。 我选择的信号处理方法是： 自相关 零交叉+倒谱 要求：在本项目中，将其视为实验是很重要的，以便了解音高处理和估算。 数据 可以通过下一个Google云端硬盘链接获取所使用的数据： 为了在不更改代码的情况下工作，预定义的目录方案是 . ├──