暂无评论
这篇论文先介绍了语音信号处理的一些背景知识,包括语音信号的特点、数字化和预处理等;然后简要描述了几种较为常见的VAD算法:基于短时能量和过零率的端点检测算法、基于LPC倒谱特征的VAD算法、基于HMM
IEEE1394端点检测及模拟1394的Raw设备 需要libraw1394库的支持
端点检测matlab程序,用于检测语音信号的起点和终点。分帧和预加重。
增强的独立分量分析(EICA)是一种基于样本整体特征的无监督特征抽取方法,并没有考虑样本的局部特征,因此EICA不利于处理人脸识别这类非线性问题的。无监督鉴别投影技术(UDP)用于高维数据压缩,其基本
利用两级动态门限检测语音端点的方法,王秋杰,袁超伟,语音端点检测是从一段语音中准确地找出语音信号的起始点和终止点,是语音信号处理过程中的一个重要环节。本文对传统的语音端点检��
针对传统Harris角点检测算法和目前一些改进算法应用在图像拼接时,仍然可能存在只可在单一尺度上检测、角点位置不准确、伪检和对噪声敏感致使检测率不高等缺点,提出一种基于AP聚类角点提取优化的双边滤波(
针对传统Otsu算法只用于单阈值分割的不足,将Otsu算法推广到多阈值彩色图像分割中,提出先在众多极大值中寻找有意义峰值,根据峰值将直方图划分成多个待分割区间,再在每个区间进行阈值选取的方法;并且综合
一种基于三阶累积量的多特征值语音端点检测方法,吕婧一,别红霞,在高阶统计特性研究基础上,提出了三阶累积量和短时过零率、高频与全频带能量比相结合的多特征值语音端点检测算法。理论分析和仿
本文采用时间序列信号短时分形的非线性分析方法,对信噪比在0dB 和- 5dB 的噪声语音信号进行 了语音端点的检测和自适应滤波研究。通过计算机仿真实验,结果表明:噪声语音信号的短时分形维维数的大 小能
这是我做模式识别中的语音识别之后的总结,感触良多,希望可以帮到需要的人。上传到网上可以让更多做模式识别的人更快入门。
暂无评论