基于FICA的盲语音信号分离技术

Matlab的有噪语音信号分析与处理设计方案探讨。

盲源分离技术是一种利用统计信息对混合信号进行解混的方法。在计算机工程领域，基于Matlab的盲源分离技术尤为突出。通过Matlab平台，研究人员能够实现对复杂信号的准确分离和分析，这对于信号处理和数据挖掘具有重要意义。

《MATLAB在语音信号分析与合成中的应用》详细介绍了利用MATLAB进行语音信号处理的理论与实践。该书作者为北京航空航天大学宋知用老师。 资源说明:* 本书以电子版形式呈现，文件大小约为180MB。* 获取途径：百度网盘链接（失效请联系）。* 本书不包含代码，但代码可通过网络获取。

这是一个Matlab实现的jade盲信号分离算法，具有比fastica更快的收敛速度，适用于快速准确的信号分离。

语音信号是一种非平稳的时域信号。由于发声器官的惯性运动，可以在短时间内认为语音信号近似不变（通常在10～30ms）。这种稳定性是语音信号分帧的基础。目前通常的处理方法是每秒分33到100帧，具体取决于实际采样率。

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北京航空航天大学宋知用老师的《matlab在语音信号分析与合成中的应用》，全书保留原意，提供百度网盘链接，如链接失效请联系作者。

北京航空航天大学宋知用老师的《matlab在语音信号分析与合成中的应用》介绍了在语音信号处理领域中使用matlab的方法和技巧。全书内容详实，适合对语音信号处理感兴趣的读者。如需获取书籍，请访问百度网盘链接。

该 Matlab 工具能够将语音信号中的激励特征与声道特征分离，并可以播放提取出的音调轮廓。