语音识别中的窄带信号提取函数，matlab版

语音识别方面的资料，大部分是引文资料非常有用-Speech recognition information, most of the information is very useful for quotation

AMR-WB声码器VAD（语音活动检测）程序。测试使用8kHz采样率和16位wav量化文件。

EVC平台下的录音程序。配置好麦克，即可进行录音。程序运行过程中会弹出多个对话框，用于说明程序的运行情况。-EVC platform recording procedures. Mack good configuration can be tape recorded. Procedures, there would be a number of pop-up dialog box, used to illustrate the operation of the procedures.

Levison-Durbin 语音信号处理中的线性预测编码LPC 理论、格型滤波器以及求解现行预 测方程的算法，可以实现对语音信号重要元素的分析、合成甚至识别。 基于现有的实验平台，我们可以利用 Matlab 函数来获得几个固定语音元素（如元音） 的模型系数，LPC 得到的系数组成 IIR 滤波器。利用冲击脉冲 序列作为输入，我们就可以得到原来的语音。这是一种简单的语音合成功能。-Levison-Durbin speech signal processing in linear predictive coding LPC theory, lattice filters, as well as the current prediction equation solving algorithm, can achieve an important element of the speech signal analysis, synthesis or recognition. Based on the existing experimental platform, we can use Matlab function to obtain the number of fixed-voice elements (such as vowels) model coefficients, LPC coefficients are the composition of IIR filters. Shock pulse sequence used as input, we can get the original voice. This is a simple voice synthesis.

输入WAV文件并获取特征（*.txt）、单声道或立体声，然后按照以下步骤从WAV文件中提取特征，

首先对语音信号的预处理和特征提取问题进行了讨论,提取了三个有效的语音识别特征参数—LPC系数、LPC倒谱系数和Mel频率倒谱系数(MFCC);其次着熏讨论了语音识别中常用的两种识别方法—基于模板匹配的DTW和基于统计膜型的HMM在语音识别中的应用,分别讨论了各自的模型训练和识别的方 法,对HMM在实际应用中的一些具体问题也进行了讨论;最后对常规HMM提出了一些改进方法,包括显式状态驻留和随机分段模型(SM),重点讨论了SM在 语音识别中的训练和识别方法,并通过一个孤立数字语音识别系统验证了其比常规HMM更能描述语音信号的特征。

此文件具有强大的功能，可帮助您对信号进行处理和语音语音加工、 LPC 和离散函数量化筛选器。T他是最好的声音听起来和语音处理。

fastICA的matlab实现。快速独立成分分离算法，用于去除图像或声音之间的 相关性。-The FastICA matlab realize. Fast independent component separation algorithm for the removal of images or sound correlation between.

利用全极点模型产生语音信号.rar-use all-pole model generated voice signal. Rar

一个用vs2005开发的、简单的TTS文本转换语音程序，是.net版的TTS，有助于语音合成初学者。-One with the vs2005 developed a simple TTS Text speech translation procedure is. Net version of the TTS, speech synthesis will help beginners.