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本论文中把语音进行数字化。在对其进行传输、存储和识别。本论文中按照预处理、特征提取、训练和识别等四个方面的方法来对语音信号进行重点处理。而这其中预处理与特征提取是最为重要的。为了完成以上处理，本人运用了MATLAB R2014a开发工具以及GUI用户界面开发和数据计算能力。使用VQ模型作为训练辩别的方法，利用MFCC提取特征，使用k-means算法建立码库，最后完成说话人识别小型的系统。

设计要求 1.语音信号采集：录音几秒钟，采样频率20000多，任何格式都可以。 2.加的噪声不能和有用信号混叠，可以是单频噪声也可以是多频噪声。音乐信号语音采集的时候加频谱分析。 3.进行频谱分析时，频谱图横坐标要单位Hz或者弧度每秒。 4.滤波器的设置，低通或带通，通带fp要大于有用信号，阻带fs要小于噪声。 5.滤过噪后要进行频谱对比分析。 6.GUI设计

本项目立足于近几年出现的一些数据处理和控制集成芯片，将一些语音信号处理的专用算法应用到评分系统中来，以改进现行系统，增强评分的准确性。

基于小波变换的音频信号去噪，给正在进行信号处理的朋友使用很好的

基于Matlab&GUI语音信号处理平台的设计.rar

徐师大物理系教语音信号处理王老师期末考试的内容。

基于mtlab的语音信号分析和处理的完整文档，本设计用微软录音机采集了一段语音，对其进行了时域分析，频谱分析,分析语音信号的特性。并应用matlab平台对语音信号加入了不同的噪声，进一步用双线性变换法设计了一个的巴特沃思低通滤波器，基于巴特沃斯模拟滤波器设计数字带通滤波器和用窗函数法设计了FIR低通滤波器，然后对加噪的语音信号进行滤波处理。最后对比滤波前后的语音信号的时域和频域特性，回放加噪语音信号和去噪语音信号，对比研究了巴特沃思IIR滤波器和FIR滤波器在信号处理尤其是信号滤波去噪方面的特性和应用。论文从理论和实践上比较不同数字滤波器的滤波效果。

信号波形及其自相关函数举例Rn(k) a)不削波 b)中心削波 c)三电平中心削波

matlab运动目标提取代码 语音哼唱识别及评分系统 1. 功能 识别：对用户输入的一段语音识别得到其频率，经处理后在界面输出旋律，并可以用钢琴来弹奏此旋律 评分：预先设置旋律和节拍，提取处理用户输入的语音文件与设置的旋律及节拍进行对比，根据评分规则输出实际得分 2. 运行环境 Matlab R2017a、 Windows 10 Professional 1803 3. 使用步骤 3.1 哼唱识别系统 打开Matlab软件，切换工作目录到HumDetection文件夹下 双击打开文件HumDetection.m，在菜单栏中选择编辑器，点击运行按钮即可正常运行代码（第一次运行时间可能较长，请耐心等待） 界面加载完毕后，点击选择文件按钮，在弹出的窗口中选择standard1-7.wav文件，软件会将自动提取到的旋律显示在识别结果编辑框里并绘制该语音的时域波形和基频曲线（运行时间可能较长，请耐心等待） 点击时域波形图后面的扬声器标志按钮，你将会听到该语音（请等待图形的红色指示条移动到最右端再进行其他操作，以下所有播放声音时均要满足此条件） 点击钢琴演奏按钮，等待系统生成对应的旋律以及基频提取