用于语音信号特征提取，MATLAB语音处理工具包，包含频率尺度变换，fft变换等

在人类语音中，有两种方法可以构成我们的单词。 这些声音分为浊音和清音。 对于浊音部分，我们的喉咙就像一个传递函数。 元音包含在此类别中。 清音部分描述了语音中类似噪声的声音。 这些是用我们的嘴和舌头（而不是我们的喉咙）发出的声音，例如“f”音、“s”音和“th”音。 通常在计算倒谱之后，我们想要提升（即，在倒谱域）。 当我们举重时，我们将传递函数和激励信号分开。 传递函数通常在图的开头显示为陡峭的斜线。 激发表现为周期性峰值出现后大约 3 到 9 毫秒。

目前的代码是一个 Matlab 函数，它提供了以下计算： 1) 单边实倒谱； 2) quefrency 向量。 为了说明函数的用法，给出了一个例子。 为方便起见，输入和输出参数在函数的开头给出。 该代码基于以下描述的理论： [1] D. Childers、D. Skinner、R. Kemerait。 “倒谱：处理指南”。 IEEE会议论文集。 65，第 10 期，1977 年 10 月，第 1428-1443 页。 [2] U. Zolzer。 DAFX：数字音频效果。 奇切斯特，约翰威利父子公司，2011 年。 [3] J. Benesty、M. Sondhi、Y. Huang。 Springer 语音处理手册。 柏林，斯普林格，2008 年。

统计语言识别系统通常使用移位增量系数 (SDC) 特征进行自动语言识别。 SDC 是多帧增量系数的堆叠版本。 SDC 及其应用的详细描述可在 WM Campbell、JP Campbell、DA Reynolds、E. Singer、PA Torres-Carrasquillo、用于说话人和语言识别的支持向量机、计算机语音和语言，第 20 卷，第 2-3 期中获得, Odyssey 2004: The Speaker and Language Recognition Workshop - Odyssey-04, April-July 2006, Pages 210-229。 此代码是 Shifted Delta Coefficient 的快速实现（在 MATLAB 中）。 如果您有任何疑问或建议，请发邮件给我：sahidullahmd@gmail.com

matlab中对分帧端点检测后的语音信号进行梅尔特征参数提取，用matlab软件打开可直接使用

第一题 a.根轨迹绘制 设计PD控制器，使系统稳定并探索零点位置与系统性能关系 设计PD控制器，使系统稳定并探索零点位置与系统性能关系 a.P控制器 倒谱

基于语音的性别识别 基于语音的性别识别，使用： 免费的ST美国英语语料库数据集（SLR45） 梅尔频率倒谱系数（MFCC） 高斯混合模型（GMM） 数据集 可以在上找到免费的ST美国英语语料库数据集（SLR45） 。 它是提供的免费的美国英语语料库，其中包含10位说话者（5位女性和5位男性）的讲话。 每个说话者大约有350种话语。 理论 语音特征提取 此处使用梅尔频率倒谱系数（MFCC），因为它们可在说话者验证中提供最佳结果。 MFCC通常如下得出： 进行信号（窗口摘要）的傅立叶变换。 使用三角形重叠窗口，将以上获得的光谱的功率映射到mel刻度上。 记录每个梅尔频率下的功率对数。

在语音信号处理中，常用的语音特性是基于Mel频率的倒谱系数（MFCC）以及一些语音信号的固有特征，如共振峰和基音频率等。倒谱可以较好地将语音信号中的激励信号和声道响应分离，并只需要用十几个倒谱系数就能较好地描述语言信号的声道响应，在语音信号处理中占有很重要的位置。本论文设计了基于倒谱的语音特性参数提取算法，并在Matlab中予以实现。

MFCC特征提取过程： 1）先对语音进行预加重、分帧和加窗： 2）对每一个短时分析窗，通过FFT得到对应的频谱； 3）将上面的频谱通过Mel滤波器组得到Mel频谱； 4）在Mel频谱上面进行倒谱分析

语音信号基音周期检测一直以来都是语音信号处理的关键技术和热点领域。对传统的基音检测方法进行研究分析，提 出基于自相关和倒谱法的基音检测改进算法。先将语音信号进行最小均方误差(LMs)自适应滤波和非线性处理进行语音增强，后 进行自相关法和倒谱法加权平方运算来检测基音周期。经Matlab实验仿真，该算法在低信噪比环境中能精确检测基音周期，较传 统基音检测方法鲁棒性更好、更精确。