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Python 接口与 gtk 后端支持音频密谋，很好的入门微积分信息可视化的线程。支持可选的数值数据缓冲/提取、 录制和回放只支持 oss(cygwin,linux,unix)。

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采用期望最大算法最优化初始高斯混合模型的程序，笔者借用ubm自适应方法，很好的解决了模型不收敛的问题。-expectations largest algorithm using optimization initial Gaussian mixture model procedures, the author borrowed ubm adaptive method, a good model is not the solution convergence problem.

WAV声音文件转换工具（PCM-ADPCM格式转换）

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这个程序主要是用来做动态神经网络结构以记忆语音 图 2.2 是语音信号的预处理的流程图。 从图 2.2 可以看到预处理模块包括预加重， 加窗分 帧和端点检测。 前级预加重、 加窗分帧及端点检测是语音识别的准备工作， 每一个环节对整 个识别系统的性能有着重要的影响。 前级预处理主要是对信号进行一定的滤波和分帧； 加窗 分帧就是将语音信号进行分段处理， 使语音信号连续并保持一定的重叠率： 端点检测是确定 语音有用信号的起始点与终止点， 并通过一定的手段处理， 将没有意义的语音信号去除， 从 而减少语音匹配识别模块的运算量， 同时也可以提高系统的识别率。 预处理不合理或语音起

本文阐述了研究背景，故障诊断技术的发展及其国内外发展现状。对旋转机械的常见故障及其机理做了介绍，从而明确了旋转机械故障诊断所需要的依据及诊断方法。整个系统进行了总体的设计，并对各个模块做了简要的介绍，比较了传统的故障诊断方法和小波分析方法，分析了在旋转机械故障诊断中引入小波分析的必要性。最后两章分别详细地介绍了系统中的两个核心模块的设计与实现。实践表明，该方法提高了故障诊断的准确性，取得了良好效果。同时，小波分析的结果还可以为以后的专家系统，智能诊断提供数据。-There15agreatdealofnon一stationarysingalsinmachineryoPeration.Buttraditional timedomainanalysisandrfequeneydomainanalysishvaemnaylimitationswith non一stationarysignals.Wavelettransofmrbasesonbaseufnction，leanrsthecharaeteristiesof trianglebaseofFourierTransofmrandwindowufnetionofShort一TimeFourierTransofmr， andofmrsoscillatoryanddamPedbaseufnction.It15Praisedasa“mathematiealmieroseoPe，， beeauseofitsmulti一sealeandtime一rfequeneycharaeteristiesandbeeomesanimPortanttool ofrdealingwithnon一stationarysials.

It is a mp3 decoder,based on the decoder of Intel-It is a mp3 decoder. based on the decoder of Intel

一个小的文字语音朗读程序-a small voice reading the text procedures