Matlab代码实现语音信号的变速和变调功能

BP神经网络（全称：Backpropagation Neural Network）是一种在机器学习领域广泛应用的多层前馈网络。它通过反向传播算法调整网络权重，以最小化预测结果与实际结果之间的误差，从而实现数据分类和预测。在这个案例中，我们将探讨如何利用MATLAB这一强大的数值计算软件，基于BP神经网络进行语音信号特征分类。 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。 首先，在MATLAB中，我

Matlab语音信号处理代码MusicInstrumentTuner-测试版，是基于Matlab开发的乐器调谐器和语音范围计算器。这个代码是弗吉尼亚理工大学信号处理课程(CE 5984)的术语项目。该调谐器使用Matlab编写，需要Matlab或GNU-Octave解释器运行，并依赖于两者共享的“audioRecorder”对象。请注意，部分GUI组件在Octave中的兼容性未经测试。查看演示文稿了解更多背景信息，并从命令窗口运行“tunerFrontEnd.m”脚本以操作调音器。确保您的PC声卡和麦克风正常工作，以确保软件正常使用。

Matlab的有噪语音信号分析与处理设计方案探讨。

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。

语音信号的分形特征研究，挺有意思的一个方向。1998 年那篇《汉语语音信号的分形特征》里，不只是讲了分形这个概念，还深入到了混沌动力学、分维数计算这些硬核操作。用的是改进过的 Box-Counting 算法，比传统方法快不少，准确率也靠谱。适合搞语音识别或者做语音特征提取的朋友参考一下。 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

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。

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。

利用Matlab进行数字语音信号的采集和频谱分析是一项关键任务。这种工具不仅提供了数据采集的便利性，还能够精确分析信号的频谱特征。

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