基音周期

当前话题为您枚举了最新的 基音周期。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

使用SIFT技术的基音周期检测MATLAB开发应用
这个MATLAB练习项目设计并实现了基于SIFT(简单逆滤波跟踪)方法的基音周期检测器。该检测器利用LPC误差信号的自相关峰值来检测和跟踪浊音区间的基音周期。SIFT基音周期检测器通过二次自相关峰值来校正由于基音周期加倍和相关效应引起的检测误差。详细的用户指南可以在文件“4.6 LPC Sift Pitch Detector.pdf”中找到。
基于自相关和归一化互相关方法的浊音基音周期检测
该项目利用自相关和归一化互相关方法,实现了对浊音语音信号的基音周期进行检测。
基音频率提取方法比较
利用Matlab分别基于自相关函数(ACF)和加权平均差函数(W-AMDF)进行基音频率的计算,两种方法均已成功调试。相关word文档为下载资源,供参考对比。
情感语音合成:基于基音模板的方法
为了合成表达说话人情感状态的语音,研究者提出了一种基于情感基音模板的合成方法。该方法构建了高兴、愤怒、悲伤和中立四种情感的韵母基音模板库和声调模型。通过对语音库中情感语音韵律特征参数的统计分析,利用基音同步叠加算法(PSOLA)合成带有情感色彩的语音。合成以音节为单位,根据情感特征参数的统计分析结果调节合成语音的韵律特征,从而合成各种情感的语音。仿真实验结果表明,使用情感基音模板合成的语音能够表达目标情感,通过韵律参数调节,可以合成更理想的情感语音。该方法可用于增强语音合成系统的表现力。
Matlab开发周期功率谱检测新周期与序列应用
Matlab开发:应用于检测最新周期和序列的周期功率谱。周期功率谱及其在DNA序列潜在周期检测中的应用。
周期性检测PMUCOS方法的视频周期性分析 - Matlab实现
本代码是基于Panagiotakis等人提出的PMUCOS方法的简单实现,用于发现视频中所有的周期性部分并估计它们的周期,完全无需监督。这些周期性片段可以存在于视频的任何位置,具有不同的持续时间、速度和周期,适用于各种对象(如人、动物、机器等)的运动模式。如需引用相关论文,请参考Panagiotakis等人在IEEE国际图像处理会议上的研究。
Matlab的周期减少工具箱优化整个驱动周期中的组件设计
这些功能允许用户将整个驱动周期内数千个机器操作点替换为更少的代表点。在优化机器或分析不同轧制循环性能时,这对于极大地加速过程至关重要。此外,工具箱还提供了详细的用户手册和测试脚本。
游标的生命周期与全文检索
游标的生命周期涵盖五个阶段:1. 声明游标:用于指定在select语句中获取数据的游标。声明游标时不会检索数据,仅确定查询范围。2. 打开游标:启动游标以准备检索数据。3. 取出游标信息:将游标当前行的数据赋值给本地变量。4. 关闭游标:保留select语句,稍后可重新打开。5. 释放游标:释放内存并删除游标定义。通常与@@fetch_status结合形成循环,以检测游标操作的状态。
数据生命周期的数据质量管理
数据规划:制定完善的数据模型,建立数据治理体系。 数据设计:制定并贯彻数据标准,统一数据建模和管理。 数据创建:利用数据模型保证数据完整性,执行数据标准,从源头保证数据正确性。 数据使用:利用元数据监控数据使用,执行数据标准,并利用数据质量检查加工正确的数据。
分岔: 三维周期加倍和混沌图
变量受先前变量影响。罗伯特·梅的人口方程证明了分岔和混沌在参数r增大时的发生。绘图使用肖氏方法绘制值与先前值的关系。这创建了一个额外的变量,允许在三维中查看分岔图。