[语音合成与识别] feature_extraction_in_speech_recognition1993

说明：最权威和最全面的语音识别的特征提取的 IEEE的期刊论文1993
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[语音合成与识别] feature_extraction_in_speech_recognition1992

说明：最权威和最全面的语音识别的特征提取的 IEEE的期刊论文1992
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[语音合成与识别] feature_extraction_in_speech_recognition1991

说明：最权威和最全面的语音识别的特征提取的 IEEE的期刊论文1991
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[语音合成与识别] feature_extraction_in_speech_recognition1989

说明：最权威和最全面的语音识别的特征提取的 IEEE的期刊论文1989
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[语音合成与识别] feature_extraction_in_speech_recognition1987

说明：最权威和最全面的语音识别的特征提取的 IEEE的期刊论文1987
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[语音合成与识别] feature_extraction_in_speech_recognition1980

说明：最权威和最全面的语音识别的特征提取的 IEEE的期刊论文1980
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[语音合成与识别] feature_extraction_in_speech_recognition1979

说明：最权威和最全面的语音识别的特征提取的 IEEE的期刊论文1979
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[语音合成与识别] feature_extraction_in_speech_recognition1978

说明：最权威和最全面的语音识别的特征提取的IEEE的所有的期刊论文1978
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[语音合成与识别] feature_extraction_in_speech_recognition1975

说明：最权威和最全面的语音识别的特征提取的IEEE的所有的期刊论文1975
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[语音合成与识别] speecher_identification

说明：通过语音mfcc特征参数提取采用k均值算法实现说话人识别功能
<huahua> 在 2008-10-13 上传 | 大小：5.39kb | 下载：0

[语音合成与识别] 1-4

说明：为均衡带限信号所引起失真的横向或格型自适应均衡器(其中横向FIR系统长M=11), 系统输入是取值为±1的随机序列 ，其均值为零；参考信号 ；信道具有脉冲响应： 式中w用来控制信道的幅度失真(w = 2～4，例如，取w = 2.9,3.1,3.3,3.5等),而且信道受到均值为零、方差为 (例如，取 ，相当于信噪比为30dB)的高斯白噪声 的干扰。试比较基于下列五种算法自适应均衡器在不同信道失真、不同噪声干扰下的收敛情况(对应于每一种情况，在同一坐标下画出其学习曲线)： 横向/格
<tang> 在 2008-10-13 上传 | 大小：1.15kb | 下载：1

[语音合成与识别] Cwave

说明：用VC++创建类Cwave实现大型WAV的播放
<小詹> 在 2008-10-13 上传 | 大小：1.49kb | 下载：0