向量量化
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基于LBG算法的向量量化编码系统MATLAB实现
本项目在MATLAB环境中实现完整的向量量化编码系统，采用LBG算法对高维向量数据进行聚类和码本优化。核心功能包括数据预处理、向量分组和迭代码本生成，适用于信号压缩和模式识别等领域。 -
MATLAB实现的VQ向量量化话者识别系统
本项目基于MATLAB开发，实现了一个完整的VQ话者识别系统，包含语音信号预加重、分帧、加窗、端点检测等预处理步骤，以及MFCC特征提取和码本训练，能够有效识别不同话者的语音特征，为语音识别领域提供完整解决方案。 -
MATLAB实现的K均值聚类向量量化算法系统
基于MATLAB的向量量化系统，实现K均值聚类算法生成码本、向量编码与数据重建功能。支持调整聚类中心数量优化量化精度，提供量化误差分析，适用于高维数据压缩与信号处理应用。 -
MATLAB K均值向量量化系统实现
本项目提供基于MATLAB的向量量化处理系统，通过K-means聚类算法将高维数据压缩为有限码本。支持数据标准化预处理与自动码本生成，适用于信号处理与数据压缩场景。 -
基于MFCC的语音识别系统及训练模块仿真
本系统是一个基于MATLAB环境开发的语音识别仿真平台，旨在通过MFCC（梅尔频率倒谱系数）技术实现对特定语音指令或说话人身份的精确识别。系统的核心流程涵盖了完整的语音信号处理链路，首先对原始语音信号进行预加重处理以补偿高频分量的损耗，随后通过分帧与加窗操作将非平稳的语音信号转化为短时平稳信号。在特征提取阶段，系统通过快速傅里叶变换、梅尔滤波器组加权以及离散余弦变换，从语音中提取出最能代表人类听觉感知特性的MFCC维数特征。项目特别包含了完整的语音识别训练源文件，允许用户利用自有的语音语料库进行模型训练，
