语音识别的特征参数的提取与研究的毕业论文.doc

语音特征参数MFCC提取过程详解.doc HYPERLINK /ziyuzhao123/article/details语音特征参数MFCC提取过程详解一、MFCC概述在语音处理领域里，梅尔频率倒谱(mel-frequency cepstrum简称MFC)表示一个语音的短时功率谱，是一个语音的对数功率谱在频率的一个非线性梅尔刻度上进行线性余弦转换所得。 ? ? ? ? 所有的梅尔频率倒谱系数(Mel-frequency cepstral coefficients? 简称MFCC)共同的组成一个MFC。MFCCs在Mel标度频率域提取出来的倒谱参数。倒谱和梅尔频率倒谱之间的差别是在MFC中，频带在梅尔刻度上是等间隔的，这比利用线性

2018-08-14 约4.67千字 9页立即下载

快速提升小波语音特征参数提取方法的研究的开题报告.docx 快速提升小波语音特征参数提取方法的研究的开题报告一、项目背景声音信号是一种广泛应用于语音识别，音频合成和语音增强等领域的信号，在很多应用中都占有重要的地位。小波是一种强大的信号分析工具，具有高分辨率、多分辨率分析和自适应性等特点，因此广泛应用于信号处理和模式识别中。语音信号的小波分析可以提取其重要的时频特性，并利用这些特性进行声学建模和特征参数提取等任务。二、研究内容本研究旨在提出一种快速的小波语音特征参数提取方法，以便更高效地从语音信号中提取所需的特征参数。研究的具体内容包括： 1.研究小波语音特征参数的现有提取方法，包括基于小波包、小波变换和时频分析等的方法。 2.探索小波语音特征

2024-04-19 约1.15千字 3页立即下载

基于特征参数的语音情感识别-信号与信息处理专业论文.docx 太原理太原理工大学硕士研究生学位论文 PAGE PAGE 3 PAGE PAGE 4 二、标准的多语言情感语音库的建立，目前在语音情感识别领域还没有公开的具有较高情感向由度的语音库可供研究 : 三、能够代表语音情感的特征参数的选取，目前用于语音情感识别的特征参数大致分为全局静态特征和局部动态特征，如基频、共振峰、能量及其均值、方差等; 四、选取合适的情感识别网络对语音情感进行识别，目前情感识别网络应用较多的隐马尔可夫法、神经网络、混合高斯模型和支持向量机等。农 1-2 语音情感识.Jl)应用领域 Tab1e 1.2Application

2019-03-28 约5.71万字 71页立即下载

基于小波分析的语音特征参数及其在说话人识别中的应用研究的开题报告.docx 基于小波分析的语音特征参数及其在说话人识别中的应用研究的开题报告开题报告论文题目：基于小波分析的语音特征参数及其在说话人识别中的应用研究一、研究背景和意义语音信号是一种重要的生物特征，可以用于说话人识别、语音识别等领域。在现代社会中，语音识别技术得到了广泛应用，例如身份验证、媒体播报、信息安全等。在这些应用场景中，说话人识别技术是非常重要的环节。因此，提高说话人识别技术的准确性和效率，对于现代社会具有重要意义。小波分析是一种广泛应用于语音处理领域的数学工具，可以将信号分解为不同的频带。在小波分析中，小波函数作为一种基函数，将信号分解成不同尺度和频率的小波系数，可以更好地理解信号的特征

2024-04-19 约1.15千字 3页立即下载

基于Fisher准则的说话人识别特征参数提取研究的中期报告.docx 基于Fisher准则的说话人识别特征参数提取研究的中期报告一、研究背景说话人识别（SpeakerRecognition）是指在语音识别中用于识别不同说话人的独特声学特性，其应用包括电话安全、语音售货机等。在说话人识别任务中，通常通过提取一系列特征参数，并使用分类器进行分类。当前，基于深度学习的说话人识别方法在取得显著进展的同时，传统的基于GMM-UBM的方法也仍然被广泛应用。在GMM-UBM方法中，经典的特征参数提取方法包括Mel频率倒谱系数（Mel-frequencyCepstralCoefficients，MFCC）和线性预测系数（LinearPredictiveCoding，LPC

2024-04-24 约1.56千字 3页立即下载

基于小波变换的说话人语音特征参数研究-课件.ppt 基于小波变换的说话人语音特征参数研究 西安电子科技大学硕士学位论文宋丽亚摘要说话人识别是利用说话人的语音特征对说话人的身份进行辨认或确认。在说话人识别系统中，最重要的是能够从语音片断中提取代表说话人独有特征的稳定参数。针对短时傅立叶分析在提取说话人特征参数时的缺陷，本文通过对小波理论和说话人识别技术的研究，借鉴了一种传统的基于听觉机理的特征参数MFCC(Mel频域倒谱系数)，利用小波变换、小波多分辨分析和小波包变换，构造出了两种基于小波变换的说话人识别特征参数：IWPTC(不完全小波包变换系数)和WPTC(小波包变换系数)。通过在M

2016-11-15 约4.75千字 15页立即下载

基于小波变换的说话人语音特征参数研究.ppt 文本无关：比如声控开门，你说“开”，它就开，你说“快开门”，它也会开*第一章介绍了说话人识别的基本理论，包括基本原理、技术发展状况、应用和难点问题等；第二章介绍了说话人识别中的特征参数，其中提到了频率群和临界带的概念：第三章介绍了小波分析，涉及到小波分析、小波多分辨分析、小波包分析的概念；第四章介缁了新参数的提取思路和步骤：第五章给出了实验结果和分析。*微积分的思想分割近似代替求和取极限*不确定性原理（Uncertaintyprinciple），是量子力学的一个基本原理，由德国物理学家海森堡（WernerHeisenberg）于1927年提出。该原理表明：一个微观粒子的某些物理量（如位置和动量

2025-03-27 约3.6千字 15页立即下载

基于小波变换的说话人语音特征参数研究.pptx 基于小波变换的说话人语音特征参;摘要1说话人识别是利用说话人的;通过在Matlab平台上构建的;论文摘读;说话人识别技术虽然在近二十年得;将原始信号分成10～30ms的;不同的时频区都可以获得比较合适;第四章基于小波变换的新参数;MFCC就是基于听觉系统的临界;等诸多优点，可以弥补短时分析的;A．用离散小波变换代替傅立叶变;实际信号分析时，对低频信号要求;提取参数的最后阶段——使用分离;本文采用的小波函数是Daube;谢谢！！！

2025-04-17 约小于1千字 15页立即下载

语音特征提取与识别技术研究 .pdf 语音特征提取与识别技术研究第一章绪论 语音识别技术是现代人工智能领域中的重要应用之一，其应用范围涉及语音识别、语音合成、语音分析等诸多领域。语音信号是一种非常复杂多变的信息形式，其包含的信息量非常庞大，但是相较于其它数据，人们对语音信号的理解与应用还相对较少。在语音识别技术中，语音特征提取是一个非常重要且必要的环节，其主要目的是将语音信号转化为易理解的特征值，以便进行后续处理与分析。本文将对语音特征提取与识别技术进行研究，并分别从语谱图、基频、共振峰等多个方面进行讨论。第二章语谱图特征提取语谱图是一种时间和频率同时存在的表达形式，其可以较清晰地反映声波的能量分布情况，在语

2024-11-23 约1.6千字 3页立即下载

基于相空间重构的旋转机械故障信号分解和特征参数提取方法研究.docx 基于相空间重构的旋转机械故障信号分解和特征参数提取方法研究一、引言随着工业的快速发展，旋转机械在生产过程中的地位日益重要。然而，由于工作环境复杂、设备老化等因素，旋转机械故障频发，给企业的生产和安全带来严重影响。因此，对旋转机械的故障诊断和预警成为工业界和学术界研究的热点问题。基于相空间重构的旋转机械故障信号分解和特征参数提取方法，是解决这一问题的有效途径之一。本文旨在研究该方法，以期为旋转机械的故障诊断提供新的思路和方法。二、相空间重构理论相空间重构理论是一种基于非线性动力学理论的故障诊断方法。该方法通过分析系统的相空间轨迹，提取出系统的动态特性，进而判断系统的状态。在旋转机械故障诊

2025-01-27 约4.84千字 10页立即下载

基于相空间重构的旋转机械故障信号分解和特征参数提取方法研究.docx 基于相空间重构的旋转机械故障信号分解和特征参数提取方法研究一、引言随着工业技术的快速发展，旋转机械在生产过程中的作用日益重要。然而，由于长期运行、复杂的工作环境和各种外部干扰因素，旋转机械故障频发，给企业的生产安全和经济带来严重损失。因此，如何有效地对旋转机械进行故障诊断与维护，成为工业界和学术界共同关注的焦点。其中，基于相空间重构的旋转机械故障信号分解和特征参数提取方法研究显得尤为重要。二、相空间重构理论基础相空间重构理论是一种用于分析动态系统状态演变的方法。其基本思想是通过引入时间延迟参数，将原始一维信号转化为高维相空间中的轨迹。这种高维相空间轨迹包含了丰富的系统动态信息，可以有效

2025-04-24 约4.58千字 9页立即下载

2025-06-10 约1.98万字 33页立即下载

断层特征参数地质雷达探测与识别的应用研究-岩土力学.PDF 第25 卷第5 期岩土力学 Vol.25 No.5 2004 年5 月 Rock and Soil Mechanics

2017-07-31 约1.92万字 3页立即下载

Matlab的语音特征-毕业论文（设计）.doc l l l 摘要随着计算机技术的发展，语音交互已经成为人机交互的必要手段,语音特征参数的精确度直接影响着语音合成的音质和语音识别的准确率。因此语音信号参数提取是语音信号处理研究中一项非常有意义的工作。要提取语音信号特征参数，首先必须对语音信号进行数字化处理，本文采用Matlab录音工具录音，由计算机自动完成模拟信号到数字信号的转换。其次，进行预处理，包括预加重、加窗和分帧，本文讨论了预处理中各种参数的选择，以使信号特征提取更加准确。第三，讨论了各种时域特征参数的算法，包括短时能量、短时过零率、短时自相关函数和短时平均幅度差函数，比较了浊音、清音特征参数的区别。最后，利用算得的特征参数

2019-10-20 约4.64万字 52页立即下载

一种在线识别间隙环节特征参数的方法及装置.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113359429 A (43)申请公布日 2021.09.07 (21)申请号 202110608249.0 (22)申请日 2021.06.01 (71)申请人中国航空工业集团公司沈阳飞机设

2023-06-20 约1.78万字 14页立即下载