MATLAB LMS算法实现音频信号降噪

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头部相关传递函数 (HRTF) 音频信号处理器。 概述 HRTF 代表 ，仅适用于空间声音。 对于每个这样的声源，经过 HRTF 处理后，您可以明确地分辨出声音来自哪个位置。 换句话说，HRTF 将声音感知提高到现实生活的水平。 HRIR 球体 该板条箱使用头部相关脉冲响应 (HRIR) 球体来创建 HRTF 球体。 HRTF球体是3D空间中的一组点，这些点连接到形成三角形球体的网格中。 每个点都包含左耳和右耳的频谱，用于修改来自每个空间声源的样本以创建双耳声音。 HRIR 球体可以在找到。 来自底座的 HRIR 球体以 44100 Hz 采样率记录，此板条箱会自动重新采样到您的采样率。 表现 HRTF很重，这是必不可少的，因为 HRTF 需要一些繁重的数学运算（快速傅立叶变换、卷积等）和大量内存复制。 已知问题 该渲染器仍然会在非常快速移动的声音中听到小的咔嗒声，咔嗒声听起来更像是“嗡嗡

运行“MyEqualizer.m”文件后，会出现图形用户界面。 通过按“加载”，我们可以加载音频信号（类型 .wmv）。 在我们可以对用于过滤该信号的 FIR 滤波器的频率行为进行建模之后。 按下“播放”按钮后，我们可以收听过滤后的音频信号。 在 GUI M 文件中，我使用了三个重要的函数：[ ]=coeff() 生成包含均衡器系数的单元格、绘制均衡器频率行为的 equalizer_plot() 和过滤并播放过滤后的音频的 equalizer_play信号。

武汉理工 音频信号 盲分离 matlab设计

音频信号的情感识别 这是使用OpenSmile，主成分分析和Scikit-learn库中的分类器从Surrey视听表达情感（SAVEE）数据库中的音频信号进行情感识别的一组灵感。 SAVEE数据库是由萨里大学（University of Surrey）的四名以英语为母语的男性说话者（分别为DC，JE，JK，KL），研究生和研究人员记录的，该数据库包括7种不同情绪的录音和480种英国英语发音。 OpenSmile用于从.wav文件中提取特征，它会生成1582个特征。 之后，我将PCA（主成分分析）用于减少三维。 最后，我使用了不同的算法进行分类。 不同的情感是： Anger Disgust Fear Happiness Sadness Surprise Neutral 结果 算法 模型表现 多层感知器分类器 0.8020833333333334 Logistic回归+ lbfgs解算器

用ADC采集后通过定时器用PWM输出音频信号 采样率为8K

用于开发和生产 2.1声道的音箱（usb，2.1多媒体音箱）测试，扫频调试. 音频信号发生器 2.1声道2.0音箱测试软件 音频扫频软件

基于BP神经网络的音频信号识别的matlab源代码

音频信号分析仪 电子设计大赛作品 电赛一等奖