LPC MATLAB代码语音压缩

介绍了如何在GUI界面上实现语音识别，并利用MATLAB开发LPC（线性预测编码）技术，从波形文件中提取语音特征。

Matlab语音识别开发：应用gmfc与lpc技术。该程序利用mfcc和lpc技术成功实现了对六个符号的基本语音识别。

该项目实现了基于线性预测编码（LPC）分析的语音共振峰频率跟踪算法。算法能够有效地从输入语音波形中提取共振峰频率轨迹，并可用于语音分析、语音识别等领域。

这段 Matlab 代码实现了语音数字识别功能，通过分析用户语音，训练计算机识别用户所说的数字。 代码包含四个脚本： 两个脚本用于创建训练集 一个脚本用于创建输入语音文件 两个脚本用于训练模型，并将训练后的模型保存在 Model.mat 文件中 最终代码接收语音输入，识别用户所说的数字，以测试识别系统。该代码在 MATLAB 平台上运行速度快，可应用于语音转文本、语音密码等项目。

MATLAB语音代码示例你好，世界！我已经在GitHub上看到了一些链接，并觉得我应该跟上这股潮流！作为一名神经科学家，我尽管没有接受过正式的编程培训，但大约9年前开始使用MATLAB进行数据收集和分析，一直以来我对它都很感兴趣。这是我拓展视野的好机会。

以下是提取语音特征的MATLAB代码，主要包括短时能量、平均幅度和平均过零率的计算。该代码将帮助你分析语音信号的特性。

LPC语音编码器（线性预测编码器）是一种专注于高效压缩低比特率语音的有损压缩技术。该工具针对8kHz采样率的语音波形进行编码，使其可以在低比特率下传输，并在解码后保持高质量信号。人类声道被建模为一个线性系统，每25毫秒进行一次LPC分析以估计声道的频谱，并每10毫秒估计一次语音的音调。通过传输这些数据，实现对语音的高效重现。

Matlab语音代码Doom Emacs配置包括我对Doom Emacs的详细设置。它涉及到init.el、packages.el和config.el的必要内容。编辑后，只需运行（在正常模型中，按回车即可）：(org-babel-tangle)(doom/reload)。注意：如果已经使用doom compile命令编译，则需要运行以下命令以使配置更新生效。~/.emacs.d/bin/doom clean。初始化设置以下内容控制启用的模块、它们的插件以及加载顺序。这或多或少是默认文件，但进行了一些小的修改。可以在Doom文档（SPC hdh）中找到模块文档。

使用Matlab开发LPC声码器，即执行语音文件的LPC分析和合成。