语音信号的变速和变调是语音信号处理中非常重要的内容之一。语音信号可以通过改变激励源的类型来实现声道的不同表达,例如使用高斯白噪声可以产生清音,而准周期信号则会使声道发出浊音。浊音作为语音信号序列中的基音,在语音速度中起到重要作用,它是由多个谐波构成的准周期信号。语音信号序列可以看作是基音周期经过整数倍延拓后叠加而成。通过插入或删除基音周期的部分来调整语速,从而改变单位时间内输出的语音信息量,实现语音速度的调节。而语音的音调差异则体现在基音周期和共振峰这两个特征参数上,可以通过调整它们来实现语音音调的变化。
Matlab代码实现语音信号的变速和变调功能
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语音特征信号分类是语音识别和处理的重要部分,涉及将语音信号转化为一系列有意义的特征参数,如梅尔频率倒谱系数(MFCC)、零交叉率、能量等,这些参数有助于区分不同的语音类别。MATLAB提供了丰富的信号处理和神经网络库,是实现这一任务的理想工具。
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改进后的计算方法用起来比较丝滑,尤其适合批量语音数据,比如说你在做方言识别或情绪识别那类应用,分维数统计一上来,基本的信号特征就摸个八九不离十了。
配套资源也蛮全的,像 MATLAB 实现、频谱图绘制、滤波器设计、语音信号读取这些都能找到现成的代码,用起来省心不少。是想试试 相空间重构 的,直接套用相关的代码
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语音识别的完整实战流程,用 MATLAB 一把梭。
语音信号的完整流程,用 MATLAB 全程配合,从语音采集到识别,步骤清晰,代码也蛮好改的。讲的是《语音信号实验教程》,你要是学过 MFCC、HMM 之类的,看到这套源码会挺有共鸣。
语音特征提取部分讲得蛮细,像MFCC、PLP都有例子。比如用mfcc()函数搞定声学特征提取,效果还不错,挺适合自己做些小实验。
预阶段也不马虎,去噪、端点检测全都安排上了。用 MATLAB 自带的滤波器配合一些逻辑判断,能把背景噪声得比较干净。建议你用麦克风采点真实语音,试试看效果。
模型训练部分也有涉及,HMM和DNN都提到了,虽然 DNN 那块不算深入,但
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