滤波器设计在数字信号处理中占有极其重要的地位，IIR滤波器是滤波器设计的重要组成部分。
课题基于Matlab有噪音语音信号处理的设计与实现，综合运用数字信号处理的理论知识对加噪声语音信号进行时域、频域分析和滤波。
在设计实现的过程中，用巴特沃斯、切比雪夫和双线性变换法设计IIR数字滤波器，并利用Matlab作为辅助工具完成设计中的计算与图形的绘制。
Matlab图形用户界面GUI的数字滤波器设计与仿真方法,不仅依赖于Matlab代码,而且充分利用控件,使得设计更加的快捷、直观、灵活性强。
通过LabVIEW对所设计的系统进行仿真分析，可以有效快捷地设计IIR数字滤波器，结果的各项性能指标均达到指定要求。
并对语音信号进行分帧（enframe函数），分别取浊音帧和清音帧计算短时能量和短时平均过零率等参数，并对结果进行比较分析。
课题基于Matlab有噪音语音信号处理的设计与实现，综合运用数字信号处理的理论知识对加噪声语音信号进行时域、频域分析和滤波。
在设计实现的过程中，用巴特沃斯、切比雪夫和双线性变换法设计IIR数字滤波器，并利用Matlab作为辅助工具完成设计中的计算与图形的绘制。
Matlab图形用户界面GUI的数字滤波器设计与仿真方法,不仅依赖于Matlab代码,而且充分利用控件,使得设计更加的快捷、直观、灵活性强。
通过LabVIEW对所设计的系统进行仿真分析，可以有效快捷地设计IIR数字滤波器，结果的各项性能指标均达到指定要求。
并对语音信号进行分帧（enframe函数），分别取浊音帧和清音帧计算短时能量和短时平均过零率等参数，并对结果进行比较分析。
2024/1/25 23:15:09
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语音识别端点检测Matlab代码。
在繁杂的情景下,从信号语音信号平分说出语音信号以及非语音信号,是语音处置很弥留一个关键。
语音端点检测是从一段输入语音信号中未必语音的起始点以及竣事点。
准确的端点检测能够削减不用要的盘算量,普及语音识另外精度以及削减识别功夫。
每一每一付与短时能量以及短时过零率相松散的方式来探究语音的末了帧以及竣事帧。
在繁杂的情景下,从信号语音信号平分说出语音信号以及非语音信号,是语音处置很弥留一个关键。
语音端点检测是从一段输入语音信号中未必语音的起始点以及竣事点。
准确的端点检测能够削减不用要的盘算量,普及语音识另外精度以及削减识别功夫。
每一每一付与短时能量以及短时过零率相松散的方式来探究语音的末了帧以及竣事帧。
2023/3/27 15:16:33
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端点检测对于语音识别有着重要的意义。
本程序采用双门限端点检测算法，双门限端点检测算法的基本思想是：先用短时平均能量进行初次判断，然后再在这个基础上用短时平均过零率进行再次判断。
初次判断得到大致的语音段，再次判断得到比较精确的语音起点和起点。
本程序采用双门限端点检测算法，双门限端点检测算法的基本思想是：先用短时平均能量进行初次判断，然后再在这个基础上用短时平均过零率进行再次判断。
初次判断得到大致的语音段，再次判断得到比较精确的语音起点和起点。
2016/3/21 13:29:22
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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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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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