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speech recognition with DTW

于 2019-05-17 发布
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代码说明：

说明：  基于DTW算法实现孤立数字及连续数字语句的识别，识别率还可以（内含语音数据集）(Based on DTW algorithm, isolated number and continuous number statements can be recognized, and the recognition rate can also be (including voice data set))

文件列表：

基于DTW实现对连续数字的识别\0a.wav, 43278 , 2012-09-16
基于DTW实现对连续数字的识别\0b.wav, 29640 , 2001-10-21
基于DTW实现对连续数字的识别\0c.wav, 67790 , 2014-05-24
基于DTW实现对连续数字的识别\0d.wav, 29096 , 2001-10-21
基于DTW实现对连续数字的识别\0g.wav, 307282 , 2019-04-21
基于DTW实现对连续数字的识别\0x.wav, 614590 , 2019-04-18
基于DTW实现对连续数字的识别\1.wav, 169248 , 2012-09-21
基于DTW实现对连续数字的识别\11.wav, 140480 , 2012-09-21
基于DTW实现对连续数字的识别\111.wav, 256196 , 2012-09-21
基于DTW实现对连续数字的识别\14520.wav, 727084 , 2019-04-23
基于DTW实现对连续数字的识别\1a.wav, 26864 , 2012-09-10
基于DTW实现对连续数字的识别\1b.wav, 31800 , 2001-10-21
基于DTW实现对连续数字的识别\1c.wav, 51070 , 2014-05-24
基于DTW实现对连续数字的识别\1d.wav, 33832 , 2001-10-21
基于DTW实现对连续数字的识别\1g.wav, 224958 , 2019-04-21
基于DTW实现对连续数字的识别\1x.wav, 348350 , 2019-04-18
基于DTW实现对连续数字的识别\22.wav, 212484 , 2012-09-21
基于DTW实现对连续数字的识别\2a.wav, 25888 , 2012-09-10
基于DTW实现对连续数字的识别\2b.wav, 37224 , 2001-10-21
基于DTW实现对连续数字的识别\2c(1).wav, 51070 , 2014-05-24
基于DTW实现对连续数字的识别\2c.wav, 32840 , 2001-10-21
基于DTW实现对连续数字的识别\2d.wav, 32840 , 2001-10-21
基于DTW实现对连续数字的识别\2g.wav, 340050 , 2019-04-21
基于DTW实现对连续数字的识别\2x.wav, 501950 , 2019-04-18
基于DTW实现对连续数字的识别\342.wav, 112522 , 2012-10-15
基于DTW实现对连续数字的识别\3a.wav, 35316 , 2012-09-10
基于DTW实现对连续数字的识别\3b.wav, 32664 , 2001-10-21
基于DTW实现对连续数字的识别\3c.wav, 51070 , 2014-05-24
基于DTW实现对连续数字的识别\3d.wav, 38472 , 2001-10-21
基于DTW实现对连续数字的识别\3g.wav, 405586 , 2019-04-21
基于DTW实现对连续数字的识别\3x.wav, 299710 , 2019-04-18
基于DTW实现对连续数字的识别\4a.wav, 32552 , 2012-09-10
基于DTW实现对连续数字的识别\4b.wav, 38264 , 2001-10-21
基于DTW实现对连续数字的识别\4c.wav, 51070 , 2014-05-24
基于DTW实现对连续数字的识别\4d.wav, 37144 , 2001-10-21
基于DTW实现对连续数字的识别\4g.wav, 292946 , 2019-04-21
基于DTW实现对连续数字的识别\4x.wav, 407230 , 2019-04-18
基于DTW实现对连续数字的识别\5a.wav, 34504 , 2012-09-10
基于DTW实现对连续数字的识别\5b.wav, 37144 , 2001-10-21
基于DTW实现对连续数字的识别\5c.wav, 59430 , 2014-05-24
基于DTW实现对连续数字的识别\5d.wav, 34408 , 2001-10-21
基于DTW实现对连续数字的识别\5g.wav, 219218 , 2019-04-21
基于DTW实现对连续数字的识别\5x.wav, 317630 , 2019-04-18
基于DTW实现对连续数字的识别\6a.wav, 29302 , 2012-09-10
基于DTW实现对连续数字的识别\6b.wav, 35624 , 2001-10-21
基于DTW实现对连续数字的识别\6c.wav, 51070 , 2014-05-24
基于DTW实现对连续数字的识别\6d.wav, 36552 , 2001-10-21
基于DTW实现对连续数字的识别\6g.wav, 184402 , 2019-04-21
基于DTW实现对连续数字的识别\6x.wav, 450750 , 2019-04-18
基于DTW实现对连续数字的识别\7a.wav, 31740 , 2012-09-10
基于DTW实现对连续数字的识别\7b.wav, 33576 , 2001-10-21
基于DTW实现对连续数字的识别\7c(1).wav, 36280 , 2001-10-21
基于DTW实现对连续数字的识别\7c.wav, 59430 , 2014-05-24
基于DTW实现对连续数字的识别\7d.wav, 36280 , 2001-10-21
基于DTW实现对连续数字的识别\7g.wav, 157778 , 2019-04-21
基于DTW实现对连续数字的识别\7x.wav, 663230 , 2019-04-18
基于DTW实现对连续数字的识别\8a.wav, 36454 , 2012-09-10
基于DTW实现对连续数字的识别\8b.wav, 21608 , 2001-10-21
基于DTW实现对连续数字的识别\8c(1).wav, 67790 , 2014-05-24
基于DTW实现对连续数字的识别\8c.wav, 21624 , 2001-10-21
基于DTW实现对连续数字的识别\8d.wav, 21624 , 2001-10-21
基于DTW实现对连续数字的识别\8g.wav, 155730 , 2019-04-21
基于DTW实现对连续数字的识别\8x.wav, 36454 , 2012-09-10
基于DTW实现对连续数字的识别\9a.wav, 25726 , 2012-09-10
基于DTW实现对连续数字的识别\9b.wav, 27192 , 2001-10-21
基于DTW实现对连续数字的识别\9c.wav, 51070 , 2014-05-24
基于DTW实现对连续数字的识别\9d.wav, 25192 , 2001-10-21
基于DTW实现对连续数字的识别\9g.wav, 217170 , 2019-04-21
基于DTW实现对连续数字的识别\9x.wav, 522430 , 2019-04-18
基于DTW实现对连续数字的识别\csz.wav, 9090750 , 2019-04-21
基于DTW实现对连续数字的识别\csz1.wav, 1989418 , 2019-04-22
基于DTW实现对连续数字的识别\csz2.wav, 1603606 , 2019-04-22
基于DTW实现对连续数字的识别\csz3.wav, 290970 , 2019-04-23
基于DTW实现对连续数字的识别\csz4.wav, 172866 , 2019-04-26
基于DTW实现对连续数字的识别\csz5.wav, 179698 , 2019-04-23
基于DTW实现对连续数字的识别\dtw.m, 494 , 2012-09-16
基于DTW实现对连续数字的识别\ENFRAME.M, 2073 , 2019-04-18
基于DTW实现对连续数字的识别\fvad.m, 2038 , 2019-04-22
基于DTW实现对连续数字的识别\lmq.wav, 1124396 , 2019-04-23
基于DTW实现对连续数字的识别\lmq0.wav, 147500 , 2019-04-23
基于DTW实现对连续数字的识别\lmq1.wav, 116780 , 2019-04-23
基于DTW实现对连续数字的识别\lmq2.wav, 145452 , 2019-04-23
基于DTW实现对连续数字的识别\lmq3.wav, 27164 , 2019-04-23
基于DTW实现对连续数字的识别\lmq4.wav, 153644 , 2019-04-23
基于DTW实现对连续数字的识别\lmq5.wav, 133164 , 2019-04-23
基于DTW实现对连续数字的识别\main.m, 961 , 2019-04-26
基于DTW实现对连续数字的识别\MELBANKM.M, 3483 , 2019-04-18
基于DTW实现对连续数字的识别\MELCEPST.M, 4567 , 2000-06-15
基于DTW实现对连续数字的识别\mfcc.m, 898 , 2009-09-21
基于DTW实现对连续数字的识别\test.wav, 712684 , 2019-04-18
基于DTW实现对连续数字的识别\vad.m, 1879 , 2019-04-22
基于DTW实现对连续数字的识别\xal.wav, 3527870 , 2019-04-18
基于DTW实现对连续数字的识别\xal1.wav, 530982 , 2019-04-23
基于DTW实现对连续数字的识别\xal2.wav, 530982 , 2019-04-23
基于DTW实现对连续数字的识别\xal3.wav, 149246 , 2019-04-23
基于DTW实现对连续数字的识别\xal4.wav, 320664 , 2019-04-23
基于DTW实现对连续数字的识别\xal5.wav, 320664 , 2019-04-23
基于DTW实现对连续数字的识别\xg.wav, 372680 , 2019-04-23
基于DTW实现对连续数字的识别\xg1.wav, 30192 , 2019-04-26
基于DTW实现对连续数字的识别\xg2.wav, 32664 , 2019-04-26

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  • fxlms
    说明：  ％％ Active Noise Control Using a Filtered-X LMS FIR Adaptive Filter ％ This demonstration illustrates the application of adaptive filters to the ％ attenuation of acoustic noise via active noise control. ( Active Noise Control Using a Filtered-X LMS FIR Adaptive Filter This demonstration illustrates the application of adaptive filters to the attenuation of acoustic noise via active noise control.)
    2008-11-12 09:22:29下载
    积分：1
  • vadsohn
    VAD去噪算法，可以有效的过滤静音和无效的语音，同时消除了一些背景噪声。(VAD denoising algorithm, can effectively filter invalid mute and voice, while eliminating some background noise.)
    2013-10-21 13:38:36下载
    积分：1
  • PAST_disp_signal
    基于非线性主分量分析(PAST)的 自适应盲信号分离 (Based on nonlinear principal component analysis (PAST) Adaptive Blind Signal Separation)
    2009-01-03 19:46:58下载
    积分：1
  • LMS_PI
    功率倒置算法的LMS实现，因为自己遇到了点问题，本人一直在找这个程序，没找到，故自己重新检查把问题发现了，相信如果你要实现的话可能会遇到这个问题祝你好运！(Power inversion algorithm LMS implementation, because they encountered a point problem, I ve been looking for this program, did not find it to re-examine the problem yourself discovered, I believe if you want to achieve, then you may encounter this problem Good luck!)
    2021-03-21 18:39:17下载
    积分：1
  • FIR
    绘制一段语音信号的波形并观察其频谱，用三角窗设计一个满足给定相应技术指标的FIR滤波器，对该语音信号进行滤波去噪处理，比较滤波前后的波形和频谱并进行分析。
    2021-03-22 16:29:16下载
    积分：1
  • hmm
    基于语音信号工具箱的隐马尔科夫HMM模型的说话人识别，请联系lishicheng64@126.com(Speech signal based on HMM toolbox Hidden Markov Model speaker recognition, please contact lishicheng64@126.com)
    2010-03-03 14:38:48下载
    积分：1
  • pyAudioAnalysis-master
    实现语音的分割和识别，语音分割通过短时能量和过零率，语音识别通过dtw算法。(audio cut and reconige)
    2016-09-22 17:40:26下载
    积分：1
  • 新建文件夹 (4)
    说明：  基于matlab的HMM语音识别仿真，通过matlab实现对0-9数字的语音识别(HMM speech recognition simulation based on MATLAB)
    2019-05-30 15:21:09下载
    积分：1
  • reading
    对于初学者来说是一个很好的用的阅读文件,希望在数据库方面好好的阅读,(It is a good reading document for beginners. I hope to read it well in the database.)
    2019-05-10 09:17:14下载
    积分：1
  • speech-emotion-recognition-system
    gmm模型下的语音情感识别系统，GMM只是一个数学模型，只是对数据形态的拟和，但是和你所看到的数据分布存在出入也是正常的，因为用EM估计GMM的那些参数时，一般假设我们所得到的数据是不完备的（也就是说假设我们看到的数据分布不是真正的分布，它在运算时把那部分丢失或者叫隐藏的数据“补”上了）(gmm model speech emotion recognition system, GMM is a mathematical model, but fitting the data form, but you can see there is access to the data distribution is normal, because those with the EM estimated GMM parameters, the general assumption we get the data is incomplete (that is, assuming we see the distribution of the data distribution is not real, it is part of the operation at the time that is lost or hidden data is called " fill" on the))
    2011-04-27 09:02:20下载
    积分：1
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