【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：脉压程序_雷达信号处理_Matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：信号系统与信号处理_Matlab_雷达信号处理 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

MATLAB数字信号处理系统。实现意义：类似于教学软件系统，将枯燥抽象的理论知识，以GUI可视化的方式做课堂展现，不仅将抽象的东西转化为具体，还提高学生学习的兴趣，一举多得。该系统为带有一个GUI界面，涉及信号发生器模块，信号基本运算，抽样定理，滤波器等等模块。全部可以在GUI界面调动参数，实现可视化展示。

本书是九五电子部重点教材、电子信息类高等学校规划教材之一。本书全面、系统、深入地讨论了现代数字信号处理的理论、设计和应用。全书由自成体系而又有联系的八章组成，分别论及统计信号处理基础，维纳和卡尔曼滤波器，自适应滤波器，现代功率谱估计，同态信号处理，高阶谱估计，小波分析，以及人工神经网络信号处理。

矢量量化(VQ)技术 概述 基本原理 失真测度 矢量量化器的最佳码本设计 矢量量化技术的优化设计 动态时间规整(DTW)技术 一般来说，语音识别的方法有三种：基于声道模型和语音知识的方法、模板匹配的方法以及利用人工神经网络的方法。 语音学和声学的方法 该方法起步较早，在语音识别技术提出的开始，就有了这方面的研究，但由于其模型及语音知识过于复杂，现阶段没有达到实用的阶段。 神经网络的方法 基于ANN的语音识别系统通常由神经元、训练算法及网络结构等三大要素构成。由于基于神经网络的训练识别算法由于实现起来较复杂，目前仍只是处于实验室研究阶段。 模板匹配 作用是按照一定的准则求取待测语音特征参数和语音信息与模式库中相应模板之间的失真测度，最匹配的就是识别结果。 模板匹配的方法发展比较成熟，目前己达到了实用阶段。 常用的技术有三种: 矢量量化(VQ)技术 动态时间规整(DTW)

基于MATLAB GUI的图形交互式数字信号处理实验平台，李红星，， MATLAB软件在电子信息类课程中应用越来越广泛，其中的交互式图形用户界面及其参数的可调性可使数字信号处理的分析过程变得易于控��

由于HMM是在马尔可夫链的基础上发展而来的，为了更好的理解HMM，我们先了解一下马尔可夫链的基本概念。 HMM的基本理论 HMM模型在实际应用时需要解决的三个问题 HMM在语音处理中的应用 隐含马尔科夫模型HMM（Hidden Markov Model）是一种识别算法，HMM的精髓在于：观察可测，状态隐含。 HMM是一个双内嵌式随机过程，即HMM是由两个随机过程组成，其中之一是Markov链，这是基本随机过程，它描述状态的转移，另一个随机过程描述状态和观察值之间的统计对应关系。 我们考察语音，也可以发现类似的情况。语音中当前的发音音素与下一个发音音素之间以某种概率发生转移。我们听到（观察到）的只能是发音后产生的语音波形信息，假如仅考虑语音的波形（而不是经过人的听觉分析），则很难知道该语音波形对应的音素信息是什么。

语音信号处理-语音合成 主要内容： 一、语音合成的历史及概述 二、语音合成方法 三、TTS系统的文本分析及韵律建模 四、文语转换系统 五、语音合成技术展望 定义：语音合成是指用人工方法生成语音的技术。 研究领域：自然语言理解、语言学、语音学、信号处理、心理学、声学等。 应用领域：盲人计算机、电话信息查询、文本校对、专家系统的有声输出、火车站飞机场 的航班信息报告等。 1939年，贝尔实验室H.Dudley制作的第一个电子合成器 1960年G.Fant教授在《Acoustic Theory of Speech Production》中系统地阐述了语言产生的理论。利用这个技术可以对语音产生模型的参数进行准确估计。 1980年，MIT教授D.Klatt 设计的串/并联混合型共振峰合成 器。它用串联通道产生元音和浊辅音，并联通道产生清辅音。 80年代末E.Moulines和F.Charpentier提出基于时域波形修改和语音合成算法,该算法较好地解决了语音拼接中的问题，推动了波形拼接语音合成和文本转换技术的发展与应用。

相关文章：【python数字信号处理】——scipy库设计滤波器（IIR为例）、绘制滤波器频谱响应、IIR滤波器滤波、读写wav音频文件

语音信号处理与数字信号处理、心理学、语言学、模式识别、计算机科学和人工智能等相结合的交叉学科，是目前发展最为迅速的信息科学研究领域中的一个，是目前极为活跃和热门的研究领域，其研究设计一系列前况科研课题，且处于迅速发展之中，其研究成果具有重要的学术及应用价值。语音采集和分析仪器的小型化、智能化、数字化以及多功能化的发展越来越快，分析速度较以往也有了大幅度的高。本文通过应用MATLAB对语音信号进行处理仿真，包括短时能量分析、短时自相关分析、AMDF法提取基音周期、谱估计等。