“語音訊號”造句，怎麼用語音訊號造句

在LABVIEW平臺上,通過音效卡獲得語音訊號,設計了以美爾頻率倒譜系數及其差分作為語音識別的特徵引數,通過動態時間規整演算法來識別的與文字有關的說話人辨認系統.

本文介紹的第一種方法根據人類聽覺系統的特點，利用小波對語音訊號進行壓縮，增加了資料的嵌入量。

實現了語音訊號的錄放。通過PC上DSP的EVM板設計了一個電話自動應答系統。

他們發現語音訊號通常都是低沉的，而音樂片段的音調範圍卻很廣泛；二者都會隨著時間的推移有不同的變化。

方法二實現起來簡單，環境適應*較好，對於以清音開頭的語音訊號端點檢測效果明顯；

本文應用全極點模型，提取語音訊號的線*預測係數，並推匯出其倒譜系數，獲得線*預測倒譜差分，用以描述說話人聲道的動態變化。

該演算法首先利用分形維與小波變換相結合的動態閾值演算法進行語音去噪，從而提取出儘可能純淨的語音訊號；