说明：基于语音的基本特征的音色，音高，音调的书语音采集和识别的基本理论pdf和matlab源码

说明：本文件包含几个进行语音端点检测的小程序。运行时直接复制到matlab的m文件即可。经本人调试正确无误。

说明：matlab的语音处理工具包，具有语音处理的常用功能

说明：语音质量评价的matlab ，好用语音质量评价的matlab ，好用语音质量评价的matlab ，好用

说明：基于Matlab编写的语音端点检测程序....

说明：录制一段个人自己的语音信号。对录制的信号进行采样；画出采样后语音信号的时域波形和频谱图；对语音信号进行加噪和去噪处理，画出滤波后信号的时域波形和频谱，并对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化；回放语音信号；实现快录慢放、慢录快放等功能。

说明：论文资料，语音端点检测的方法研究，从时域和频域研究

说明：一个完整的语音端点检测MATLAB程序，包含有完整的文件，通过调试，正确可用

说明：RLS算法，编写了MATLAB程序实现自适应干扰对消。给出信号实例，用于验证所编写程序的性能。所给信号为：①噪声与语音的混合信号——signalnosie.wav；②噪声信号——noise.wav。两信号均为立体声，PCM压缩，采样速率为48000Hz，采样精度16bits。

说明：基于线性预测系数(LPC)的语音信号重构。给出了完整的LPC matlab程序，包括语音信号采集，LP预测系数，阶数的选择以及预测结果误差曲线。（很好用）

说明：基于倒谱，分形，和谱熵的语音端点检测程序，三个文件夹内对应三种程序

说明：用MATLAB采集和播放一段（5s长，采样率为8k，每个样本位数8位）的语音信号。

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：能有效的去除纯净语音中加入的噪声，效果不错。

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：MATLAB环境下的基于HMM模型的语音识别系统

说明：小波变换用于语音信号阈值去噪的一个matlab程序

说明：端点检测，有效的对语音信号进行处理，检测效果好

说明：基于HMM的语音识别的资料，希望对大家有所帮助。

说明：基于HMM的语音识别的资料，希望对大家有所帮助。

说明：基于HMM的语音识别的一些资料，用matlab实现。希望对大家有帮助

说明：语音识别的一个重要文件，LPCC的，大家看看，支持一个

说明：Matlab语言在数字语音处理上的应用。用Matlab在普通PC机上构造一个语音信号处理平台，通过在其上实现语音压缩编码RELP来展示它在数字语音信号处理方面功能的强大优势。

说明：里面有五个文件，是我精心收询的语音编码的程序，有用c写的，也有用matlab仿真的

说明：基于MATLAB实现的说话人识别程序，分别用bp、pnn、som、rbf、lvq等算法，对语音文件进行训练和测试，效果不错。~..~ 下面说明一下bprengong程序： 数据分别用来训练和测试两部分。 具体程序分为两部分，第一部分为：计算识别模型 变量v是mfcc处理以后的矢量。因为数据可能长短不一，所以放在同一进行截取。p的每一行代表一个语音数据（共15个）。变量Pr为每一行的最大最小值。变量T为目标值。输出神经元个数为15。 在训练阶段，如果用于训练的输入训练样本的类别标号为i（即语音数据的标号），则训练时设第i个节点的期望输出设为1。其余节点期望输出均为0。 在识别时，当一个未知类别的样本作用到输入端时，考查各输出节点的输出，并将这个样本的类别判定为输出值最大的那个节点对应的类别。

说明：盲信号分离是当前信号处理研究的热点课题之一，在无线数据通信、医学、语音以及地震信号处理等领域有着广阔的应用前景。基于负熵最大的FastICA算法用于实现盲信号分离。该方法的基本思路是以非高斯信号为研究对象，在独立性假设的前提下，对多路观测信号进行盲源分离。在满足一定的条件下，能够从多路观测信号中，较好地分离出隐含的独立源信号。

说明：语音信号的时域处理，有短时能量，短时平均幅度，短时过零率和短时自相关函数。

说明：盲信号分离(BSS)是指在对彼此独立的源信号混合过程及各源信号本身均未知的情况下，从混合信号中分离出这些源信号的方法。BSS可以用来从多个麦克风混合语音信号中提炼出单个语音信号。本文简要阐述LMS、RLS算法，并通过仿真实验来分析比较这两类方法的性能，并利用此方法对一实际的语音信号进行分离。

说明：语音处理工具箱，包含各种语音处理技术的应用

说明：有关语音的matlab源程序,其中包含语音的频谱分析等.