lpc

当前话题为您枚举了最新的 lpc。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。
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。
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。
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。
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。
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。