倒谱分析与MFCC系数matlab分析

语音的基音周期估计、基音周期检测的端点检测、带通滤波器设计、倒谱法基音周期检测、自相关法基音周期检测、线性预测法进行基音周期检测

该程序提供了计算连续语音信号倒谱参数的方法，参数包括：复倒谱、实倒谱（倒谱）、MFCC倒谱、以及对应的倒谱距离。其中，倒谱距离包括对数频谱距离、倒谱距离和MFCC倒谱距离。程序每一部分都有对应的程序，只要编译就可以查看图形。其中还简单分析了造成处理性能差异的原因，并提供了后续解决的思路。以及对每个参数都阐明了其基本用途。

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倒T型电阻网络DA转换器设计（数电)+multisim仿真

基于MATLAB编写的倒频谱分析代码，输入信号文件即可进行分析

倒出Excel的数据可随意调整，其他没什么可说的，自已看吧

运行说明：在linux终端输入 $ hadoop jar test-1.0-SNAPSHOT.jar WordCount /input/* /MyOutput1/ 后两个参数是hdfs上面【输入】的文本文件目录和【输出】目录。 记得清空输出目录。

DFT的matlab源代码MFCC自动语音识别算法的实现 用于自动语音识别（ASR）的梅尔频率倒谱系数（MFCC）和动态时间规整（DTW）算法的Python 2.7实现。 方法 从.wav文件读取音频数据和采样频率 帧信号 将窗口功能应用于框架（默认值=汉明） 计算帧的DFT 计算每个DFT仓的周期图功率谱密度估计 应用梅尔频率滤波器组进行信号 对每个滤波器内的能量求和，并以10为底的对数 取每个滤波器的DCT 保持系数[1:13] 计算参考向量和输入向量的DTW最佳路径和欧式距离 去做 噪音门 预加重/提升 特征向量数据库 音频记录/播放（ audio.py ） 多线程MFCC提取 创建MFCC提取程序作为类？

相信接触过搜索引擎开发的同学对倒排索引并不陌生，谷歌、百度等搜索引擎都是用的倒排索引，关于倒排索引的有关知识，这里就不再深入讲解，有兴趣的同学到网上了解一下。这篇博文就带着大家一起学习下如何利用Hadoop的MR程序来实现倒排索引的功能。 一、数据准备 1、输入文件数据 这里我们准备三个输入文件，分别如下所示 a.txt hello tom hello jerry hello tom b.txt hello jerry hello jerry tom jerry c.txt hello jerry hello tom 2、最终输出文件数据 最终输出文件的结果为： [pla