说明：完成基于MFCC的语音识别系统仿真，文件中带有完成语音识别训练的源文件

说明：语音识别的很好的系统，识别率很高的！可以借鉴的

说明：美国德克萨斯州大学电子工程系开发的一套进行语音分析的MATLAB程序．包括时域分析，语谱图分析，基频分析，共振峰检测等。对于语音分析会有很大的帮助

说明：能有效的去除纯净语音中加入的噪声，效果不错。

说明：是《MATLAB数字信号处理与应用》一书的源代码,该书由李正周编著 清华大学出版社出版 2008年5月 本书主要介绍基于MATLAB R2006a的信号分析与处理的原理和应用。全书共分为7章：第1章对MATLAB R2006a的特点与MATALB的基本使用进行了介绍，第2章～第7章分别讲述了MATLAB中信号处理工具、MATLAB离散时间系统与Z变换、数字滤波器及其设计、平稳随机信号分析、非平稳信号分析与处理以及自适应信号分析与处理，并且每一章节都较详细地分析了包括雷达信号、图像信号和语音信号等信号处理综合应用实例。 本书可作为高等学校数字信号处理等课程的教材或参考书，对于从事信号处理及相关领域的工程技术人员也具有重要的参考价值。

说明：说明小波消噪的理论，阈值估算和提取，给出在MATLAB下阈值估算和消噪的函数，并在语音信号处理中增强语音。

说明：提供了集中语音去噪的matlab代码，并提供了相应的声音文件

说明：此是CCePngButtonST类的一个Demo工程. 开发环境:vs2005 、pb wince5定制的模拟器.

说明：这是基因检测测得MATLAb程序，希望对大家有所帮助，特别是对语音信号处理的研究人员。这是最基础的内容

说明：这是一段G.729A的编码和解码仿真程序，由C和matlab混合实现，还带有输入语音矢量，可以测试

说明：voicebox matlab最新版，包含了5月22日语音增强算法的更新，http://www.ee.ic.ac.uk/hp/staff/dmb/voicebox/voicebox.html

说明：《数字信号处理：基于计算机的方法（第三版）》资源下载第三部分。 著者： （美）米特拉著 作译者： 孙洪等译 ISBN号： 7-121-02652-X 出版日期： 2006-06 出版社：电子工业出版社 这是本书的精华部分，内有书中从第二章（chap02）到第十一章(chap11)的程序源代码。加上之前本上上传的DEMO文件，对语音，图片，视频信号的数字处理有更好的理解。

说明：压缩包中包括3个用于对语音增强中，增强语音质量测试的程序：分段信噪比提高测量、对数谱距离测量、信噪比测量。具体说明，请看文件文件说明。

说明：文件中包括：1.Yariv Ephraim和Yi Hu分别提出的两种信号子空间语音增强法；2.白噪声带噪语音和粉红噪声带噪语音，可用于子空间语音增强法试验。具体说明见文件中的说明。

说明：一种目前最适用的语音增强算法，已经证实他的可懂度比较好，而且计算量小

说明：一种目前最适用的语音增强算法，已经证实他的可懂度最好

说明：语音信号分析与处理及其MATLAB实现,语音信号处理

说明：参考"基于SOLA的Pitch Scaling算法 范钰华(上海交通大学)",使用MATLAB实现SOLA算法,可以在变调不变速的基础下改变声调,程序比较易懂.适合初学者参考的,另外,VOICE_GUI是界面,介绍一些简单的语音处理,请大家多多指教.

说明：MATLAB环境下的基于HMM模型的语音识别系统

说明：利用matlab实现语音输入、8bit PCM音频截短、滤波输出。用于将大于8bit的PCM语音截短为8bit的PCM语音。

说明：基于连续隐马尔可夫模型hmm的语音识别的vq程序

说明：输入一个wav格式的语音文件，运行该程序可以自动生成该文件的语谱图。

说明：基于声卡的语音信号采集与可视化系统的开发

说明：语音处理方面的程序，主要实现语音的变化，比如男声，女声，以及小孩声音或者机器人声音的互换，或者实现对于一句话语通过改变其语调实现不同的情绪表达，或者让他以唱歌的形势输出，很有趣。

说明：语音信号的特征提取，语音信号的Mel倒谱特征（MFCC）的求解方法，语音信号的线性预测原理以及LPC特征的求解方法

说明：语音信号处理中语音合成的MATLAB程序。可以对声音文件提取短时能量和短时过零率。

说明：用于语音识别的DHMM程序，对DHMM的应用有很大的指导作用

说明：独立分量分析(Independent Component Analysis，简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法，其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离出相互独立的源信号，使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用，目前已成为盲信号处理，人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状，详细地论述了ICA的原理及实现过程，系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系，在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。 物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号，而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征，本文利用独立分量分析的思想和方法，提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案，并进行了仿真实验。

说明：共振峰的提取可用于语音识别技术