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读取语音信号
读取语音信号（用matlab的wavread指令），把语音信号分帧、加窗，进行清浊分割，提取基频，这一部分较简单，自己编程序做。参考文献自己到图书馆期刊网上查找。提取语音信号的lpc参数，可调用lpcfit.m 程序（我提供，见附件），将源、目标语音的浊音段的lpc系数进行DTW规整，调用pathita2.m 程序（我提供，见附件）。将规整得到的lpc系数转换成lsp参数，调用lpcar2ls.m 程序（我提供，见附件）， 再进行转换映射，调用matlab的指令newrbe。 -
语音识别
应用背景 演讲识别（简称）是对语词的翻译。它是也被称为“自动语音识别（ASR）”，“计算机语音识别”，或者是“语音到文本”（STT）。 关键技术 语音识别技术在语音激活路由中的应用在客户呼叫中心系统，语音拨号手机，和许多其他日常应用。鲁棒语音识别系统结合识别的能力，以滤除噪声的能力适应其他声学条件，如说话人的讲话速度和口音。设计一种鲁棒语音识别算法复杂的任务，需要详细的信号处理知识统计建模 -
语音信号分析与处理的课程设计
基于 matlab 的语音信号分析与处理的课程设计.录制一段自己的语音信号，并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；给定滤波器的性能指标，采用窗函数法或双线性变换设计滤波器，并画出滤波器的频率响应；然后用自己设计的滤波器对采集的语音信号进行滤波，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 -
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语音信号进行分析、处理和设计
语音信号进行分析、处理和设计。用matlab做变声器的原理是通过改变输入声音频率，进而改变声音的音色、音调，使输出声音在感官上与原声音不同。变声器是借助对声音音色和音调的双重复合改变，实现输出声音的改变。通过自己发声，共振峰频率的改变是基于重采样实现的 -
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几个同时说话人语音分离的情况
详细描述了关于几个同时说话人语音分离的情况，其中包括了原代码和测试语音，测试结果表明分离效果很好，能够区分不同人说话的语音，明显提高语音识别率。其中的参考论文在readme中。 -
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线性预测（LPC） 语音信号处理
线性预测（LPC）是语音信号处理中最有效的分析方法之一，通过LPC谱，LPCC谱的分析，并结合LPC检测方法判断出语音的基音周期或共振峰。我们可以利用matlab来进行编程实现，具有实现简单，效果良好的特点 -
在语音识别的hmm模型中使用matlab对语音信号进行训练的把baum
在语音识别的hmm模型中使用matlab对语音信号进行训练的把baum源代码 -
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含噪语音信号的时频分析
1.进行含噪语音信号的时频分析 2.设计合适滤波器进行去噪 3.进行去噪后信号的时频分析4.设计一个混响器（用四个梳状滤波器和两个全通滤波器（下图所示））来产生回声（通过一个均衡器 -
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语音信号处理
录制一段自己的语音信号，并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；给定滤波器的性能指标，采用窗函数法和双线性变换设计滤波器，并画出滤波器的频率响应；然后用自己设计的滤波器对采集的信号进行滤波，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；最后，设计一个信号处理系统界面。 -
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