设计要求1、语音信号的采集利用Windows下的录音机，录制一段自己的话音，时间在1s内然后在Matlab软件平台下，利用函数wavread对语音信号进行采样，记住采样频率和采样点数。
2、语音信号的频谱分析在Matlab中，可以利用函数fft对信号进行快速傅立叶变换，得到信号的频谱特性，要求学生首先画出语音信号的时域波形，然后对语音信号进行频谱分析。
3、设计数字滤波器和画出其频率响应给出各滤波器的功能指标；
给定滤波器的功能指标如下：（1）低通滤波器的功能指标：fb=1000Hz,fc=1200Hz,As=100dB,Ap=1dB，（2）高通滤波器的功能指标：fb=5000Hz,fc=4800Hz,As=100dB,Ap=1dB，（3）带通滤波器的功能指标：fb1=1200Hz,fb2=3000Hz,fc1=1000Hz,fc2=3200Hz,As=100dB,Ap=1dB，采用窗函数法和双线性变换法设计上面要求的3种滤波器，并画出滤波器的频率响应。
4、用滤波器对信号进行滤波，然后用自己设计的滤波器对采集到的信号进行滤波，画出滤波后信号的时域波形及频谱，并对滤波前后的信号进行对比，分析信号的变化；
5、回放语音信号，分析滤波前后的语音变化；
6、设计系统界面，为了使编制的程序操作方便，设计处理系统的用户界面，在所设计的系统界面上可以实现上述要求中的包括采集、分析、滤波等全部内容，并能够选择滤波器的类型，输入滤波器的参数、显示滤波器的频率响应等。

大学的课程计划论文，doc+pdf各一份，希望对各位有用。

WebRTC中的噪声抑制算法功能好，效率高，但是因为关联复杂，单独使用很麻烦。
为配合声音处理器开发，从WebRTC中单独抠出来的噪声抑制源码，使用VS2010编译。
在Release目录下，还有编译好的执行文件和语音样本。

近年来，在数字信号处理领域有着绝对优势的DSP技术得到了迅速发展。
DSP器件分为两大类：一类是专门用于FFT、FIR滤波、卷积等运算的芯片，称为公用DSP器件；
另一类是可以通过编程完成各种用户要求的信息处理任务的芯片，称为通用数字信号处理器件。
本次设计基于TMS320VC5402芯片设计并实现了一种语音录音、语音编码、语音解码、语音处理和回放的系统。
通过软件和硬件结合对该系统进行设计，使本次设计的语音处理系统具有强大的数据处理能力并配有灵活的接口电路，可以作为一种语音信号处理算法研究和实时实现的通用平台，对语音编码在DSP上的实时实现进行了简单的研究，从而掌握了算法移植的一般流程，为能够在高速DSP硬件平台设计及系统应用开发方面取得成功奠定基础。

该demo使用AndroidStudio工具，API用到26，可在Gradle.app里修正，这样可以不用下载更新AS的AndroidSDK版本。

经典语言信号处理教材，含有语音构成，处理，编码，语言增强等内容介绍，同时也对经典算法做了一定讲解，可以参看。

为处理低速率声码器合成语音中，由于语音帧清浊判决不够准确而造成的偶发性嘶哑、机器音较重及变调等问题，提出一种基于支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）并结合多种语音特征参数的清浊音判决优化算法。
实验结果显示，该算法能够有效降低清浊音的误判率，进而使合成语音的清晰度和自然度得到改善。
将本算法应用到正弦激励线性预测算法中，在与相同码率的其他算法的比较实验中，得到较高的PESQ-MOS分，显示出一定的优势。

文章同步：http://blog.csdn.net/wgyscsf/article/details/51338099

本文利用了独立变量分析的算法，用matlab实现了语音信号的盲分离。
这在语音识别，以及将来机器人智能化上起着至关重要的作用

语音识别工具箱非常好用的，可以自行运转不懂的私信我

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。