LPC技术
当前话题为您枚举了最新的 LPC技术。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。
LPC 算法说明
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
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2024-05-26
Matlab语音识别开发应用gmfc与lpc技术
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。
Matlab
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2024-09-14
LPC MATLAB代码语音压缩
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。
Matlab
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2024-07-29
使用Matlab开发LPC声码器
使用Matlab开发LPC声码器，即执行语音文件的LPC分析和合成。
Matlab
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2024-07-29
Matlab开发LPC分析与变动参数
Matlab开发：LPC分析与变动参数。讨论了LPC多项式对数幅度谱与STFT对数幅度的匹配行为。
Matlab
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2024-09-27
语音识别GUI与MATLAB下LPC开发
介绍了如何在GUI界面上实现语音识别，并利用MATLAB开发LPC（线性预测编码）技术，从波形文件中提取语音特征。
Matlab
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2024-09-30
基于LPC分析的语音共振峰频率跟踪算法
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。
Matlab
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2024-05-30
LPC语音编码器GUI版 1.0交互式工具集
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。
Matlab
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2024-08-04
共振峰监测器Format_Tracker.m的LPC分析应用
在Format_Tracker.m中，输入语音波形被切分成多个重叠帧，每帧进行LPC分析。每个帧的共振峰频率被绘制并输出到矩阵中。
Matlab
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2024-08-26
大数据技术的演进与常用技术概述
随着时间的推移，大数据技术在背景、历程和发展趋势方面取得了显著进展。总结了大数据所需的编程语言、常见技术以及其在现代技术领域中的普遍应用。
算法与数据结构
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2024-07-17