说明：提取声音信号的MFCC特征参数，然后进行匹配，有训练语音，也有测试语音，测试信号既有训练过的，也有没训练过的，都可以识别。

声纹识别 MFCC

说明：数学方法是部分子空间法，是学习PCA特征提取的很好的学习资料，isodata 迭代自组织的数据分析，给出接收信号眼图及系统仿真误码率，基于chebyshev的水声信号分析，基于负熵最大的独立分量分析。

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说明：这个源代码是用Matlab对MUSIC算法的实现。入射信号随机BPSK符号或源信号的二进制信号（沃尔什像一个可以选择的时间）和噪声信号为高斯分布。有M（M & gt；入射信号数） ；单元间距d = 0.5波长的数组元素。阵列相关矩阵的情形（输入数据的协方差矩阵）是以样本估计K时间 ；x是接收 ；输入...

matlab 算法 音乐 实现

说明：应用背景过零率（ZCR）是另一个基本的声学特征，可以很容易计算。它等于给定帧内波形的过零数。ZCR具有以下特点：过清音和环境噪声通常比浊音，具有可观测的基本周期。很难区分清音环境噪声采用ZCR仅仅因为他们有相似的ZCR值。ZCR经常结合能量（或体积）的终点检测。特别是，ZCR是用于检测的开始和结束位...

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说明：声音识别的基本过程 声音的读取 声音的预处理 声音的特征提取 声音的识别 基于mfcc和svm

说明：语音信号处理程序包,包括语音信号的傅立叶变换，语音信号处理基础、语音信号分析、语音信号特征提取、语音降噪、语音编码、语音合成、语音隐藏、声源定位、语音识别、说话人识别、情感识别等

说明：线性预测倒谱系数（Linear Prediction Cepstrum Coefficient,LPCC）是线性预测系数（Linear Prediction Coefficient,LPC）在倒谱域中的表示。该特征是基于语音信号为自回归信号的值设，利用线性预测分析获得倒谱系数。

lpcc文件 线性预测系数 声道谱-LPCC lpcc倒谱系数 线性预测倒谱

说明：语音信号的采集与处理，数字信号处理课设，Matlab实现界面友好，应用小区域方差对比，程序简单，图像的光流法计算的matlab程序,用平面波展开法计算二维声子晶体带隙,是一种双隐层反向传播神经网络。

说明：信号处理中的旋转不变子空间法，是国外的成品模型，包括调制，解调，信噪比计算，一种噪声辅助数据分析方法,调试通过可以使用，是学习PCA特征提取的很好的学习资料。

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说明：这是个完整的实现VQ方法的基于MFCC的说话人识别代码。首先对语音片段进行VAD，去除了无声段，在进行特征的提取，为每一个说话人建立各自的码本，训练完成之后当有待检测的语音时候，输入语音，并提取特征，然后给出说话人的标签，程序完整有效，可供初步学习说话人识别的人进行参考，方可了解其基本的框架和流程。

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