说明：子空间，声音提高。 基于子空间的语音增强技术 基于子空间的语音增强技术 基于子空间的语音增强技术

语音 基于 增强 空间

说明：基于matlab的ICA语音信号的盲源分离代码，里面包含实际的混合语音，分析结果，结果还是挺不错的。

ICA信号 盲源语音信号 语音--盲分离 ICA-语音 语音-盲分离

说明：基于最小均方误差的助听器语音去噪算法, 用于以最大程度消除助听器接受的语音杂音。

语音去噪算法 助听器 语音去噪matlab 去噪-语音 hearing-aid

说明：应用背景这是语音分析的基础知识。不同的语音信号分析方法有。利用线性predictice编码（LPC）和Mel频率倒谱系数（MFCC）可以提取语音信号的特征。 ；关键技术利用快速傅里叶变换（FFT）得到的信号频谱。对信号的LPC，MFCC的基本分析，故障电流控制器也起着至关重要的作用。这些方法是语音信...

matlab 语音 分析 方法 进行 信号 不同

说明：基于峭度的盲源分离算法，可以用于语音的分离，提高语音信号质量。

语音信号-质量 语音盲源分离 语音---分离 峭度算法 语音盲分离

说明：以一个能识别数字0～9的语音识别系统的实现过程为例，阐述了基于DTW算法的特定人孤立词语音识别的基本原理和关键技术。其中包括对语音端点检测方法、特征参数计算方法和DTW算法实现的详细讨论，最后给出了在Matlab下的编程方法和实验结果。

算法 语音 识别 dtw 原理 基于 实现

说明：用matlab实现对语音信号的短时分析，包括清音和浊音的判决，基音周期的估计，实验报告。-to realize the analysis of short time of speech signal by Matlab, including the judgement of surd and son...

matlab 语音 分析 实现 包括 估计 信号 实验 报告 周期 基音 短时 判决

说明：资源描述语音信号是人类需要和其他人分享他们的感受、情感和交流的必要的，因此分析语音信号在时域和频域都是非常必要的。的特点也非常重要的是要知道的基本特征的信号。常用的方法是线性预测编码（LPC），Mel频率倒谱系数（MFCC）等，有助于我们提取语音信号的特征。

matlab 代码 语音 分析 基本

说明：语音处理说话人识别，人工智能，实现基于VQ和GMM的说话人识别系统，通过增减训练数据或调整系统参数，对比分析一下基于VQ和GMM的说话人识别系统性能差别。

毕设 语音处理 系统性能 语音识别系统 说话人识别 GMM语音

说明：Matlab 语音文件处理   数字语音是信号的一种，我们处理数字语音信号，也就是对一种信号的处

matlab gui 语音 基于 处理 界面设计