语音识别中经典的HMM算法，包括产生序列、测试和参数训练，由C语言编写。

音合成与识别技术在C#中的应用-sound synthesis and recognition technology in the C# Application

自编的联合对角化程序，简单，清晰，并有痃详细的注解，带有两个波形文件，可直接显示结果。-jointly staged by the diagonalization procedure, a simple, clear and detailed explanation feast, with two waveform documents, The results can be shown directly.

一种语音段起止端点检测新方法.rar格式为ｖｉｐ-made available a voice of a new endpoint detection methods. Rar format vip

语音识别再vc下开发-speech recogintion developed with VC

可并联的副边同步整流驱动器和反馈发生器控制-Vice-edge can be parallel synchronous rectification and feedback generator drive control

基于微软sapi的语音识别程序-based on the Microsoft Speech Recognition Program

本文将现实中采集到的一段语音加上了高斯白噪声，利用了LMS算法，将噪声滤除，仿真效果良好-This article will be collected in reality a section of voice coupled with a Gaussian white noise, using the LMS algorithm, the noise filtering, simulation results

学习聊天的好程序，VC++编写的，对大家应该有帮助的，-Learn good chat program, VC++, prepared to assist the U.S. should have,

任务描述：编写基于DTW算法的孤立词语音识别核心程序，完成孤立词识别的完整流程，包括数据准备，模板制作，识别与测试等。

LMS算法实现自适应滤波 clear close all clc N=10000 设置仿真长度 信号产生参数设定 a1=-0.195 a1=-1.5955 a2=0.95 R0=[1,a1,a2 a1,1+a2,0 a2,a1,1] p=[1,0,0] r=inv(R0)*p 计算理论自相关函数 R=[r(1),r(2) r(2),r(1)] 生成理论自相关矩阵 p1=[r(2),r(3)] 生成互相关 h=inv(R)*p1 计算维纳解 Jmin=r(1)-h *p1 计算维纳解时最小均方误差 u=1/sum(eigs(R- LMS算法实现自适应滤波 clear close all clc N=10000 设置仿真长度 信号产生参数设定 a1=-0.195 a1=-1.5955 a2=0.95 R0=[1,a1,a2 a1,1+a2,0 a2,a1,1] p=[1,0,0] r=inv(R0)*p 计算理论自相关函数 R=[r(1),r(2) r(2),r(1)] 生成理论自相关矩阵 p1=[r(2),r(3)] 生成互相关 h=inv(R)*p1 计算维纳解 Jmin=r(1)-h*p1 计算维纳解时最小均方误差 u=1/sum(eigs(R))