Python语音信号处理试验教程项目推荐【语音信号处理】

1. 项目基础介绍和主要编程语言

项目名称: Python语音信号处理试验教程
项目链接: https://github.com/busyyang/python_sound_open
主要编程语言: Python

该项目是基于《语音信号处理试验教程》（梁瑞宇等）的Python实现版本。原书中的代码主要是Matlab实现的，但考虑到Python在当前的热门程度，该项目将大部分内容转换为Python实现。项目代码大部分是手动编写的，旨在帮助学习者通过Python进行语音信号处理实验。

2. 项目的核心功能

该项目涵盖了语音信号处理的多个核心功能模块，包括但不限于：

• 语音录制、播放和读取
• 语音编辑
• 声强与响度分析
• 语音信号生成
• 语音分帧与加窗
• 短时时域分析
• 短时频域分析
• 倒谱分析与MFCC系数提取
• 线性预测分析
• 语音端点检测
• 基音周期检测
• 共振峰估计
• 自适应滤波
• 谱减法
• 小波分解
• PCM编码
• LPC编码
• ADPCM编码
• 帧合并
• LPC的语音合成
• 基于动态时间规整(DTW)的孤立字语音识别
• 隐马尔科夫模型的孤立字识别
• 矢量量化(VQ)的说话人情感识别
• 基于GMM的说话人识别模型
• 基于KNN的情感识别
• 基于神经网络的情感识别
• 基于支持向量机SVM的语音情感识别
• 基于LDA/PCA的语音情感识别

3. 项目最近更新的功能

截至最新更新，项目主要集中在以下几个方面的功能更新：

• 语音降噪: 新增了多种语音降噪算法，如谱减法和小波分解等。
• 语音编码: 增加了PCM、LPC和ADPCM编码的实现。
• 语音合成: 完善了基于LPC的语音合成功能。
• 语音识别: 更新了基于动态时间规整(DTW)和隐马尔科夫模型(HMM)的孤立字语音识别算法。
• 说话人识别: 新增了基于GMM的说话人识别模型。
• 情感识别: 增加了基于KNN、神经网络和支持向量机(SVM)的情感识别算法。

这些更新使得项目在语音信号处理的各个方面都更加完善，能够满足更多学习和研究的需求。