语音变速以及语音变调是语音信号处理中非常重要的两个内容。
语音信号可表述成激励源与线性时变系统的冲激响应的卷积。
若激励源是高斯白噪声，则声道发清音，若激励源是一准周期信号，则声道发清音。
清音在语音信号序列中影响语音速度，它是基音，是由多次谐波构成的准周期信号。
语音信号序列可看成是基音周期经整数倍延拓后叠加而成。
插入部分基音周期使语速降低，删除部分基音周期使语速提高，即通过改变单位时间内输出的语音信息量（可以通过改变语音信号的激励的长度来实现），来达到改变语速的要求；
而语音的音调的不同则是体现在基音周期和共振峰这两个特征参数上，利用基音周期和共振峰的改变可以达到改变语调的要求。
语音信号可表述成激励源与线性时变系统的冲激响应的卷积。
若激励源是高斯白噪声，则声道发清音，若激励源是一准周期信号，则声道发清音。
清音在语音信号序列中影响语音速度，它是基音，是由多次谐波构成的准周期信号。
语音信号序列可看成是基音周期经整数倍延拓后叠加而成。
插入部分基音周期使语速降低，删除部分基音周期使语速提高，即通过改变单位时间内输出的语音信息量（可以通过改变语音信号的激励的长度来实现），来达到改变语速的要求；
而语音的音调的不同则是体现在基音周期和共振峰这两个特征参数上，利用基音周期和共振峰的改变可以达到改变语调的要求。
2022/9/5 0:16:58
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第一章引言本文主要讨论机器听觉和音乐信号分解的正弦加噪信号模型。
在20世纪早期，机器听觉方面的大部分研究s:作主要是在语音识别领域，其后学者们研究的兴味逐步
在20世纪早期，机器听觉方面的大部分研究s:作主要是在语音识别领域，其后学者们研究的兴味逐步
2016/1/19 20:50:48
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分量和背景噪音的估值，为参考点判决阈值的选取做预备。
接着检出语音信号大致的起止点作为实际起止点的参考点。
然后利用汉语语音功率谱的特点，检测出实际的语音起止点。
最
接着检出语音信号大致的起止点作为实际起止点的参考点。
然后利用汉语语音功率谱的特点，检测出实际的语音起止点。
最
2015/1/17 18:01:32
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为提髙复杂噪声环境下语音信号端点检测的准确率，提岀一种基于梅尔频谱倒谱系数（MFCC）距离的多维特征语音信号端点检测算法。
通过计算语音信号的MrcC距离，结合短时能量和短时过零率对特征距离进行修正，并更新其阈值，建立自顺应噪声模型，实现复杂噪声中语音信号端点的准确检测。
实验结果表明，与基于双限能量和基于倒谱距离的2种经典检测算法相比，在计算效率相同的条件下，该算法的检测准确率更高。
通过计算语音信号的MrcC距离，结合短时能量和短时过零率对特征距离进行修正，并更新其阈值，建立自顺应噪声模型，实现复杂噪声中语音信号端点的准确检测。
实验结果表明，与基于双限能量和基于倒谱距离的2种经典检测算法相比，在计算效率相同的条件下，该算法的检测准确率更高。
2019/1/19 6:32:11
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《SpringerHandbookofSpeechProcessing》算是语音信号处理领域的百科全书，在语音信号领域有着极其高的地位。
本书适用于学生、研讨者以及从事语音信号处理工作的人员。
本书有9部分组成：PartA:Production,Perception,andModelingofSpeechPartB:SignalProcessingforSpeechPartC:SpeechCodingPartD:Text-to-SpeechSynthesisPartE:SpeechRecognitionPartF:SpeakerRecognitionPartG:LanguageRecognitionPartH:SpeechEnhancementPartI:MultichannelSpeechProcessing
本书适用于学生、研讨者以及从事语音信号处理工作的人员。
本书有9部分组成：PartA:Production,Perception,andModelingofSpeechPartB:SignalProcessingforSpeechPartC:SpeechCodingPartD:Text-to-SpeechSynthesisPartE:SpeechRecognitionPartF:SpeakerRecognitionPartG:LanguageRecognitionPartH:SpeechEnhancementPartI:MultichannelSpeechProcessing
2018/1/6 14:42:31
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语音去混响不断都是会议场景、临境通信中的重要问题。
混响的存在使得语音质量、语音的可懂度大大降低，因此需要特定的算法去对存在混响的室内语音信号进行处理。
《SpeechDereverberation》本书描述了语音去混响的各种处理方法第一章：本书内容综述第二章：混响模型、评价指标第三章：基于统计模型语音去混响算法第四章：基于LPC模型语音去混响算法第五章：基于多麦克风特征值分解语音去混响算法第六章：自适应盲多通道系统辨识第七章：多通道声学系统的子代逆矩阵第八章：移动目标语音的贝叶斯单通道盲去混响第九章：不使用房间声学信息的语音去混响逆滤波第十章：用于语音和音频信号去混响的TRINICON本书适用于学生、研究者或产品开发的工作人员本书版权为作者所有。
混响的存在使得语音质量、语音的可懂度大大降低，因此需要特定的算法去对存在混响的室内语音信号进行处理。
《SpeechDereverberation》本书描述了语音去混响的各种处理方法第一章：本书内容综述第二章：混响模型、评价指标第三章：基于统计模型语音去混响算法第四章：基于LPC模型语音去混响算法第五章：基于多麦克风特征值分解语音去混响算法第六章：自适应盲多通道系统辨识第七章：多通道声学系统的子代逆矩阵第八章：移动目标语音的贝叶斯单通道盲去混响第九章：不使用房间声学信息的语音去混响逆滤波第十章：用于语音和音频信号去混响的TRINICON本书适用于学生、研究者或产品开发的工作人员本书版权为作者所有。
2019/6/14 12:34:17
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1、序列的卷积和运算及其过程的可视化呈现；
1.1实验目的和要求 1.2实验原理 1.3实验仪器设备 1.4实验过程（内容、步骤、原始数据） 1.5实验结果（数据处理、结果分析、问题讨论及总结） 2、图像/语音信号的频谱分析；
2.1实验目的和要求 2.2实验原理 2.3实验仪器设备 2.4实验过程（内容、步骤、原始数据）2.5实验结果（数据处理、结果分析、问题讨论及总结） 3、图像/语音信号通过线性系统的呼应；
3.1实验目的和要求 3.2实验原理 3.3实验仪器设备 3.4实验过程（内容、步骤、原始数据） 3.5实验结果（数据处理、结果分析、问题讨论及总结）4、附录；
附录1实验一代码 附录2实验二代码 附录3实验三代码
1.1实验目的和要求 1.2实验原理 1.3实验仪器设备 1.4实验过程（内容、步骤、原始数据） 1.5实验结果（数据处理、结果分析、问题讨论及总结） 2、图像/语音信号的频谱分析；
2.1实验目的和要求 2.2实验原理 2.3实验仪器设备 2.4实验过程（内容、步骤、原始数据）2.5实验结果（数据处理、结果分析、问题讨论及总结） 3、图像/语音信号通过线性系统的呼应；
3.1实验目的和要求 3.2实验原理 3.3实验仪器设备 3.4实验过程（内容、步骤、原始数据） 3.5实验结果（数据处理、结果分析、问题讨论及总结）4、附录；
附录1实验一代码 附录2实验二代码 附录3实验三代码
2017/3/8 6:21:04
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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