语音质量

语音增强结果评估框架，包括四种语音质量评估方法：信噪比SNR，分段信噪比segSNR，对数谱失真LSD，PESQ。同时提供生成设定信噪比语音文件的Matlab脚本，适用于各类语音质量评估任务。

这个Matlab函数集合计算出一系列客观的语音质量度量，重点在于不同版本的SNR（语音能量与非语音能量比率）。主要包括NIST STNR（参见http://labrosa.ee.columbia.edu/~dpwe/tmp/nist/doc/stnr.txt）、WADA SNR（参见http://www.cs.cmu.edu/~robust/Papers/KimSternIS08.pdf）、BSS_EVAL（参见http://bass-db.gforge.inria.fr/bss_eval/）和PESQ（参见https://en.wikipedia.org/wiki/PESQ）。此外，SNR_VAD衡量语音活动检测（VAD）标记的语音区域与间隙之间的额外能量。

这是一个专门设计用来改善音频质量的工具。它通过使用多种滤波器电路来实现这一目的，这些电路能够在特定频率范围内增强或减弱音频信号的增益。

33款皮肤独特的语音模块，为你的游戏角色增添个性色彩。

该软件利用语音信号分析技术，准确确定语音出现的时间和位置。

这些是张雪英数字语音处理书中的一些例程。

构建原则： 真实性：从日常语料中采集，保证真实性。 交互性：选择人们常用的语句，贴近真实情感。 连续性：选择情感转移多样的语料。 丰富性：利用表情、肢体等方式模拟情感，创造情感氛围。 语料来源： 筛选自然情感语料：从日常生活对话、影视作品等获取。 模拟情感语料：由专业播音员按照要求模拟情感。 诱导情感语料：通过制造情感氛围，引导说话人自然表达情感。

利用能量和过零率可以进行语音端点检测，但对于连续语音检测有局限。 基于音量和波形高阶微分的语音端点检测方法通过区分语音中的气音成分，可以解决有音段和无音段的检测问题。

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。

AI语音产品测试文档详细描述了测试原型、测试理念及测试方法。