LPC MATLAB代码语音压缩

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。

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。

使用Matlab开发LPC声码器，即执行语音文件的LPC分析和合成。

热图像均值MATLAB代码PCA图像压缩即将开始使用PCA进行图像压缩。此过程涉及将图像转换为像素颜色值矩阵，其中X和Y表示图像中的像素坐标，f(x,y)表示相应的灰度级别。在压缩过程中，图像矩阵的列被视为样本。例如，对于一个1024 x 1024的图像，可以将其视为1024个样本（向量），每个样本维度为1024。第一步是标准化数据，即从每个样本（列）中减去均值矩阵。这一步骤至关重要，因为PCA依赖于方差最大化，未经标准化的数据可能失去完整性。接下来，计算协方差矩阵并确定其特征向量和特征值。最后，通过特征向量中对应最大特征值的部分来重建原始图像，实现在低维空间中的图像重构。

LPC 检测模型使用 scikit-learn 工具和 Python 包实现，并在 Anaconda3（Spyder）平台上运行。信号处理方法和定位算法由 MATLAB 实现。

MATLAB语音信号录入代码使用动态时间扭曲（DTW）算法，用于分析用户说出的数字并训练计算机，实现语音识别。该项目核心可应用于语音转文本或安全语音密码。代码分为四个脚本，两个用于创建训练集，一个用于语音输入文件，另外两个应用MFCC算法提取语音特征并保存在Feature.mat中。最终，代码通过DTW算法比较输入语音与保存语音，准确识别用户所说数字。MATLAB平台上具备高准确性。