- 研究了快速准确签到的语音签到系统，该系统利用MATLAB仿真对语音信号进行处理并提取特征量进行分类，使其满足语音签到的目的，主要从信号滤波、信号检测、信号处理、分类学习等方面体现信号处理的整体过程。用MATLAB中的分类学习器模块对特征变量通过不同的模型，并对比不同模型来找到最适合语音信号的分类模型，以达到识别语音签到者的目的。
- 关键字：
202307 信号滤波 端点检测 信号处理 分类学习器
- 系统由采集与信号调理模块的声音拾取装置（MEMS麦克风）收集环境声音，经自动增益控制（AGC）模块处理后被采集，处理器模块将采集到的音频数据首先通过获取环境信号特征完成环境噪声与端点检测特征值自适应，对音频信号预处理后，通过端点检测算法提取出有音信号段，将有音信号段导入MFCC算法提取信号倒谱，然后根据信号倒谱获取基音频率，最后通过基音频率各类统计值做最后判断，若判断结果为有效婴儿啼哭声，则触发执行安抚与信息通知，包括驱动语音安抚模块播放安抚音乐或父母安抚声，驱动无线通信模块通知父母婴儿发生啼哭。
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202303 AIR32F103CBT6 MEMS麦克风 端点检测 基音频率 啼哭监测
- 语音处理检测技术端点检测、降噪和压缩详解-为了能和您一起了解端点检测和降噪的基本原理，带您一起一窥音频压缩的奥秘，科大讯飞资深研发工程师李洪亮将为我们详解语音处理检测技术中的热点——端点检测、降噪和压缩 。
- 关键字：
语音处理 端点检测 降噪 压缩
- 嵌入式实时音乐语音识别系统的实现,引言随着电子音乐的快速发展， 迫切需要一种更智能、更便捷的用户操作系统。自动音乐语音识别系统能够提供便利的人机交互[1]，方便人们自己学习音乐知识， 将成为一种主要方法，也是一个发展的方向。目前， 实验室环
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系统 实现 识别 语音 实时 音乐 嵌入式 音乐语音识别 端点检测 Mel倒谱系数
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