语音识别
共 27 篇文章
语音识别 相关的电子技术资料，包括技术文档、应用笔记、电路设计、代码示例等，共 27 篇文章，持续更新中。
基于原型滤波器的语音信号滤波分析与仿真实现
<span id="LbZY">滤波器是对特定频率的频点或该频点以外的频率进行有效滤除，以得到一个特定频率或消除一个特定频率的电路。原型滤波器又是设计其他滤波器的基础。本文基于MATLAB实验平台，研究了原型滤波器的基本概念和设计方法，介绍了巴特沃思滤波器和切比雪夫I型滤波器，并且运用MATLAB对语音信号进行频谱分析。<br />
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空管模拟训练中指令的语音识别与合成技术研究
<span id="LbZY">空中交通管制指令标准用语的训练是空管模拟训练中的重要内容。本文对空管模拟训练中指令的自动语音识别及自动语音合成应答问题进行了分析研究，包括：指令标准用语基本特征的分析，语言模型的文法设计，指令特殊发音的处理，多次应答的处理等，并基于开源语音识别引擎及语音合成引擎，设计并实现了一个语音指令识别及合成系统AIRSS. 系统实验数据分析表明，应答响应时间及语音合成的效果可
电子元器件的识别
<p> 电子元器件的识别</p>
基于仿生小波变换和模糊推理的语音降噪算法研究
<span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: 'Trebuchet MS', Arial; line-height: 21px; ">提出了一种基于仿生小波变换和模糊推理的变步长自适应滤波语音降噪算法。该算法首先用仿生小波变换法对包含噪声的语音信号进行小波分解，以分离出来的噪声信号作为自适应滤波器的输入，选择基于模糊推理变步长自适应算法对带噪声语音信
脉搏波信号降噪和特征点识别研究
对脉搏波的完全分析是建立在含有少量噪声且较为清晰的脉搏波信号中，然而在采集脉搏波信号时容易受到多种干扰的影响，使其提取出来的脉搏波含有大量的噪声，因此降噪处理显得尤为必要。同时，脉搏波中含有人体生理病理信息，不同的人将表现为不同的特征，可以看出确定脉搏波特征点对于分析人体生理健康很有意义。针对信号去噪问题采用小波变换和多分辨率分析的方法，该方法在时域和频域都能表征信号局部信息的能力，且具有对信号具
一种改进的LPCC参数提取方法
<span style="color: rgb(0, 0, 0); font-family: 'Trebuchet MS', Arial; line-height: 21px; ">为了提高语音信号的识别率，提出了一种改进的LPCC参数提取方法。该方法先对语音信号进行预加重、分帧加窗处理，然后进行小波分解，在此基础上提取LPCC参数，从而构成新向量作为每帧信号的特征参数。最后采用高斯混合模型（GM
景点智能语音导游器设计
景点智能语音导游器设计