1、序列的卷积和运算及其过程的可视化呈现； 1.1实验目的和要求 1.2实验原理 1.3实验仪器设备 1.4实验过程（内容、步骤、原始数据） 1.5实验结果（数据处理、结果分析、问题讨论及总结） 2、图像/语音信号的频谱分析； 2.1实验目的和要求 2.2实验原理 2.3实验仪器设备 2.4实验过程（内容、步骤、原始数据） 2.5实验结果（数据处理、结果分析、问题讨论及总结） 3、图像/语音信号通过线性系统的响应； 3.1实验目的和要求 3.2实验原理 3.3实验仪器设备 3.4实验过程（内容、步骤、原始数据） 3.5实验结果（数据处理、结果分析、问题讨论及总结） 4、附录； 附录1 实验一代码 附录2 实验二代码 附录3 实验三代码

利用BP神经网络进行语音信号分类，注释很全，本人亲测可以跑通，适合二次开发。

一种基于最大似然的语音信号混响时间(reverberation time)估计方法的MATLAB实现 文中所用音频文件 博客链接： https://blog.csdn.net/wlwdecs_dn/article/details/126328067

静音检测（VAD）和舒适噪声(CNG)的生成 VAD: Voice Activity Detection CNG: Comfort Noise Generator 测试表明，人在正常谈话时，有50％左右是静音。VAD是用来检测输入的信号是实际语音还是背景噪声，若检测是实际语音信号进行固定编码；如果是背景噪声，则采用更低的速率进行编码。VAD检测的结果传送给CNG则是接收端，重构背景噪声。VAD可通过能量检测来实现。

为提髙复杂噪声环境下语音信号端点检测的准确率，提岀一种基于梅尔频谱倒谱系数（MFCC）距离的多维特征语音信号端点检测算法。通过计算语音信号的MrcC距离，结合短时能量和短时过零率对特征距离进行修正，并更新其阈值，建立自适应噪声模型，实现复杂噪声中语音信号端点的准确检测。实验结果表明，与基于双限能量和基于倒谱距离的2种经典检测算法相比，在计算效率相同的条件下，该算法的检测准确率更高。

第一章引言本文主要讨论机器听觉和音乐信号分解的正弦加噪信号模型。在 20世纪早期，机器听觉方面的大部分研究s :作主要是在语音识别领域，其后学者们研究的兴趣逐步

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夕阳总会照在你身上，你总会快乐一场；

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