GSM语音压缩编码源代码] GSM语音压缩编码源代码

本课题为给语音识别系统提供语音信号端点检测的功能，对语音信号端点检测进行了探讨和研究,主要是侧重语音区间的端点检测...(附软件源码)-Voice Active Detection (VAD) is discussed in this project. Detection between speech section and speechless section and emphasized.(code available).

TI arm芯片在ivr ewarm中的flash下载驱动源码，和生成文件，直接可用，比较少见。-TI arm chip ivr ewarm in the flash drive to download source code, and generate documents directly available, relatively rare.

对声音进行图形分析-right voice graphical analysis

g.72xC代码-g.72xC code

PATTERN RECOGNITION OF SPEECH USING MATLAB

基于LABVIEW的语音识别程序子模块，完成识别、滤波、录音、提取特征等功能

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))

在孤立词语音识别中，最为简单有效的方法是采用DTW（Dynamic Time Warping，动态时间归整）算法，该算法基于动态规划（DP）的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别中出现较早、较为经典的一种算法，用于孤立词识别。

语音技术（VOIP）中常用的编码解码器（codess）源码-voice technology (VoIP), commonly used codec (codess) FOSS

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。