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yuyinhecheng
- 程序给出了利用线性预测方法实现的语音合成的程序，通过运行此程序vkeyi让大家对语音合成的操作流程有大致的了解
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- 文章介绍了TMS320VC5409 的在语音处理方面的一个应用电路，阐述了系统的硬件和软件设 计。系统以TMS320VC5409 的外围扩展芯片TLC320AD50 为语音采样电路，利用McBSP 接口、DMA、 LPC 线性预测编码算法实现了语音的压缩、存储、变速、播放功能
the-application-and-research-based-on-dm642dsp-spe
- 本课题的研究目的是开发一个基于的语音压缩系统。核心算法是 一组织提出的建议共扼结构代数码本激励线性预测编码一 技术，而我的工作是开发语音采集系统，实现核心算法的预处理部分，核心 硬件是基于公司高性能。
Matlab_LMS3
- 自适应线性预测编码问题，利用白噪声序列生成信号序列，进而进行LMS迭代，计算滤波器权系数的轨迹曲线和衰减曲线
Matlab_LMS4
- 自适应线性预测编码问题，计算LMS迭代时预测误差和系数误差的功率谱，绘出残余能量曲线和学习曲线
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- 建立了一种基于自组织神经网络的语音识别系统。对语音信号进行了预处理, 提取了语音信号的线性预测系数、线性预测倒谱系数和Mel 倒谱特征系数, 建立了基于自组织神经网络的识别判决模型.
LinearPredictiveCoding(LPC)
- 基于最佳线性预测编码的数据压缩算法的研究与实现
mfcc
- 语音信号的特征提取，语音信号的Mel倒谱特征（MFCC）的求解方法，语音信号的线性预测原理以及LPC特征的求解方法
lpc
- 语音实验 根据durbin算法求线性预测系数 matlab7.0环境运行无误 含有语音文件
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- 通过分析语音特征参数的特点和说话人识别的基本方法，利用 DSP的硬件平台，以线性预测倒谱系数为 特征参数提取算法以及 隐马尔可夫模型为建模算 法，实现 电子语音锁 的系统设 计。实验 结果表 明系统在 内部模 型 数小于 1O时识别精度高 ，达到 安全保 密的要求。
LPC
- 线性预测LPC的倒谱计算及语音识别的相关程序，可以在VC2005的环境下运行
LMS
- 自适应信号处理方面的LMS自适应线性预测算法
RLS
- 自适应信号处理方面的RLS自适应线性预测算法程序
ln
- 基于线性预测器的ICA程序.该程序是盲信号提取程序,适合提取具有时序结构的源信号.
ARM_CELP
- 基于ARM的码激励线性预测编解码系统的实现
预测系统
- 灰色预测模型称为CM模型，G为grey的第一个字母，M为model的第一个字母。GM（1，1）表示一阶的，一个变量的微分方程型预测模型。GM（1，1）是一阶单序列的线性动态模型，主要用于时间序列预测。 一、GM（1，1）建模 设有数列 共有 个观察值 对 作累加生成，得到新的数列 ，其元素 （5-1） 有： 对数列 ，可建立预测模型的白化形式方程， （5-2） 式中： ——为待估计参数。分别称为发展灰数和内生控制灰数。设 为待估计参数向
lpcc
- 用MATLAB开发的语音识别中语音特征提取方法之一LPCC(线性预测倒谱系数）。-A MATLAB program for speech signal recognition using LPCC (Linear Predictive Cepstral Coding) one of the method for the pick up of speech character
预测
- 数据预测算法，主要是一元n次方程的回归预测实现。* 预测分析--本算法只适用于有明显线性趋势的数据 * 默认为一元二次曲线方程法 * * 本程序主要涉及有两个算法 * 1．用最小二乘原理找到线性方程组的系数和常数。 * 2．解线性方程组 * 本程序在解线性方程组中，由于考虑到收敛性问题未采用迭代法，而是采用Gauss-Jordan消去法来解决。-data prediction algorithm is mainly one yuan n
基于16 位单片机的快速语音识别算法及其实现
- 以凌阳公司生产的16 位单片机SPCE061A 为核心处理器, 利用其适用于数字 语音识别的特点,设计了一套基于线性预测倒谱和动态时间规整技术(DTW ) 的特定人孤立 词语音识别系统, 在不扩展存储器的条件下，提出移植该识别程序的方案。该系统结构简单, 移植方案可节省资源，具有很高的性价比, 便于推广和应用。
基于T-S模型的自适应模糊广义预测控制
- ： 对一类非线性 系统 ， 利用一种基 于模 糊规 则的快速模糊辨识 方法建立起 系统的 T— S模型 ， 并基 于该模 型应用局部 递推 最小二乘方法根据采样 值对模型参数进 行在线修 正， 根据 系统动 态线性化模 型采取 广义预 测控制 策略 ， 从 而实现 了基 于 T— S模糊模型的非线性 系统 自适 应模糊预测 控制 。与 以往 的模糊 广义 预测控制 算法相 比 ， 此方法 简单 ， 而且较 大地 减少计 算量 ， 适合