MATLAB语音代码示例你好，世界！

在每一种计算机语言中，Hello World都是展示语法的典型例子。随着我看到这些收藏品的增加，这个项目比我预期的要大得多。感谢所有持续做出贡献的人；每天都有新的语言诞生！请务必查看有关为项目做出贡献的说明！现在支持774种语言。

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。

下载所有文件后，在Matlab中运行.mlapp文件即可执行该代码。线性预测编码将人类语音建模为过去样本的线性函数。通过MATLAB App创建了用户界面。

很棒的东西！

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。

MATLAB PEASS软件版本2.0，发布于2011年10月，由Valentin Emiya和Emmanuel Vincent在法国INRIA联合开发。该软件减少Audionamix在i3DMusic项目中提出的音频源分离计算时间，提供了一套客观指标用于评估音频源分离的感知动机。与BSS Eval类似，PEASS软件将失真信号分解为目标失真、干扰和伪像三个组件，并根据这些组件计算OPS（总体感知得分）、TPS（与目标相关的感知得分）、IPS（与干扰相关的感知得分）和APS（与工件相关的感知得分）四个质量得分。相较于SDR / ISR / SIR / SAR度量，PEASS的评分与人类评估更为相关，适用于各种信道数量及其空间图像。安装软件只需解压缩文件到新目录，并下载第三方组件进行安装。

MATLAB经常被用来进行数字图像处理等任务，适合那些希望从基础开始学习的学生。这些代码直观易懂，非常实用。

Casey, JR和Follows, MJ在2020年的研究中提供了一个灵活且易于使用的Matlab代码，用于微生物在养分限制条件下的稳态模型。他们应用这一模型于大肠杆菌K12 BW25113，探索了在葡萄糖限制与充足条件下的生长模式。该代码基于最新的大肠杆菌K12 MG1566基因组规模代谢模型（iML1515），能计算多种关键参数，如n、n max、S、Sl lb、S ub、v max G、v D、μ max等。该代码在Matlab 2019b下运行无误。如果您有兴趣将此模型应用于其他微生物或不同的运输过程，请访问GitHub仓库https://github.com/jrcasey/NutrientUptake获取更多信息。

本项目利用神经网络开发语音识别系统，通过MATLAB实现线性预测编码（LPC）方法进行特征提取，以提高系统的波形分辨率。神经网络形式包括K最近邻居（KNN）、人工神经网络（ANN）、卷积神经网络（CNN）及基于MFCC图像的方法。此外，还在Arduino 101硬件上实现了较小规模的ANN，利用MATLAB训练权重以驱动系统。