这个关于语音识别的文章，介绍了HMM模型的参数优化的 问题，以及HMM模型的孤立字识别中的应用。...

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.

mp3算法并讲解mp3编码-mp3 algorithm on the MP3 encoder and

windows操作系统下就能使用的SVM-light4.0最新版,很有价值哟-windows operating system will be able to use the SVM- light4.0 latest version, value yo

一种HMM训练的源程序，调试可以通过，说明比较详细-A HMM training source, debugging can explain in more detail

Speech Recognition system using HMM...includes Viterbi , Forwarding and Backtracking Algorithm

该函数可以对语音信号进行加窗和分帧,简洁有效-enframe for speech signals

语音文件加窗后比较去零的范围，以及它们的比较图。-After the voice file comparison window to increase the scope of zero, and their comparison.

mmse改进的算法，关于语音增强的更进一步的算法-MMSE improved algorithm, with regard to the further speech enhancement algorithm

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))

特征分析对于声音信号的处理非常有用，希望这个能对大家有用-Feature Analysis for the audio signal processing is very useful, hope this will be useful to everyone