在本文中，我们将深入探讨如何使用LabVIEW（Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench）进行基于声卡的语音实时信号采集，并应用消噪技术MFCC（Mel Frequency Cepstral Coefficients）和DMFCC（Delta Mel Frequency Cepstral Coefficients）。LabVIEW是一款强大的图形化编程环境，特别适用于科学和工程领域的数据采集、处理和可视化任务。 语音实时信号采集是通过声卡完成的。声卡是计算机硬件，能够捕获声音并将其转换为数字信号。在LabVIEW中，我们可以利用内置的音频I/O功能与声卡进行交互，实现声音的实时录制。这通常涉及设置采样率、位深度和通道数等参数，以确保高质量的数据获取。 接下来，消噪是语音处理中的关键步骤，特别是在噪声环境中。LabVIEW提供了多种滤波器和信号处理算法，例如Wiener滤波、Kalman滤波或者更简单的平均滤波，可以用于消除背景噪音。此外，还可以采用谱减法或自适应滤波技术来进一步提升噪声抑制效果。 MFCC是语音识别和处理领域常用的特征提取方法。它将频域的语音信号转换成对人类听觉更为敏感的Mel尺度，并通过离散余弦变换（DCT）得到 cepstrum系数，从而减少非线性和非对称性的影响。MFCC主要关注的是语音信号的频率成分，通过保留重要的频率特征，降低计算复杂度，便于后续的分类和识别任务。 DMFCC是在MFCC基础上的扩展，引入了时间差分特征，即对连续几帧MFCC特征进行差分运算，以捕捉语音信号的时间动态变化。这种方法对于区分发音相似但语调、节奏不同的词尤其有效，因为它能捕捉到语音的动态特性，提高识别的准确性。 在LabVIEW中实现MFCC和DMFCC的过程通常包括以下步骤： 1. **信号预处理**：预加重、分帧和加窗，以改善信号的质量并减少边界效应。 2. **傅里叶变换**：将时域信号转换为频域表示。 3. **Mel滤波器组**：根据Mel尺度设计滤波器，提取频带能量。 4. **对数变换**：将滤波器组输出转换为对数尺度，模拟人耳对声音的感知。 5. **离散余弦变换**：将对数能量转换为MFCC系数。 6. **差分运算**：计算MFCC特征的差分，得到DMFCC。 7. **特征选择和降维**：可能还需要进行维数约简和特征选择，以减少噪声和提高识别效率。 通过以上步骤，我们可以使用LabVIEW构建一个完整的语音信号处理系统，从声卡实时采集信号，然后应用MFCC和DMFCC进行消噪和特征提取，最后这些特征可用于语音识别、情感分析或其他语音处理应用。 LabVIEW提供了一个强大而灵活的平台，用于实现基于声卡的语音信号采集和处理。结合MFCC和DMFCC技术，可以在各种噪声环境中有效地提取语音特征，为语音识别和相关应用打下坚实基础。"voicedecide"这个文件名可能对应的是一个LabVIEW程序，用于决定语音信号是否包含语音成分，这可能是整个处理流程的一部分。

Linux 下语音实时通信的一种实现方法

语音实时采集并显示波形.e语音实时采集并显示波形.e

给出了语音实时传输系统的实现方案 具有以下功能： 实时传输 传输的语音数据能满足实时通话质量要求 程序稳定可靠

行业分类-外包设计-一种单向阀式充气包装袋.zip

具体使用方法详见我的博客：https://blog.csdn.net/HorseRoll/article/details/80817735

wifi局域网内双向语音实时通话

盲源分离采用独立分量ICA进行对加噪的实时语音信号进行分离的matlab编程

用java实现本地语音实时采取，然后对接阿里AI语音识别实现，语音识别系统。并内部加载逻辑实现电脑语音控制

讯飞语音，识别真的很准确。 讯飞语音转写，实时的贵，不实时的慢。。。 今天尝试了用讯飞听写通过流的方式实现实时转写。 主要思路是这样。首先确认pcm文件的保存路径。 然后创建一个线程不断读写pcm内的内容变化。 每次读取1024*1024字节调用 mIat.writeAudio(byte[] var1, int var2, int var3)方法，等待回调结果。 记录每次的回调结果，拼接字符串。 部分代码如下，下面代码是完整pcm文件的转写的代码。准确率和讯飞网页的识别率相差无几。 实现了之后发现。讯飞听写接口认证后才20000/天，没有认证500/天。可能讯飞也知道这个漏洞才加的限制吧