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  1. 一种基于DWT 和DCT 域的音频信息隐藏算法

  2. 提出了一种基于离散小波变换(DWT) 和离散余弦变换(DCT) 的音频信息隐藏的新算法。 首先，对载体音频信号整体进行小波分解，将其低频小波系数分段后进行离散余弦变换； 其次根据人 耳听觉的频率掩蔽效应，选择出对人耳听觉容差最大的直流系数组成序列并分段；最后通过修改各段 统计特征来嵌入水印。实验表明，嵌入水印后的语音信号不仅具有良好的不可感知性，而且对诸如加 噪、低通滤波、重采样、重量化、回声、MP3 压缩、样点裁剪、时域线性延伸和缩短等的攻击具有很强的 鲁棒性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-08-24
    • 文件大小：230400
    • 提供者：a116509572

  1. 一种基于短时谱估计和人耳掩蔽效应的语音增强算法

  2. 一种基于短时谱估计和人耳掩蔽效应的语音增强算法

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2013-05-06
    • 文件大小：164864
    • 提供者：u010590330

  1. 回声隐藏嵌入

  2. 回声信息隐藏，进行分片，基于人类听觉系统，将秘密信息嵌入原始音频文件中，以回声的方式，利用的人耳的掩蔽效应，达到信息隐藏的目的。

  3. 所属分类：编解码

  1. 语音解锁MATLAB程序

  2. mfcc特征全称为Mel频率倒谱系数（Mel-Frequency Ceptral Coefficients,MFCC)，它能够反映人对语音的感知特性。为什么能反映人对语音的基本感知呢？根据人耳听觉机理的研究发现，人耳对不同频率的声波有不同的听觉敏感度。从200Hz到5000Hz的语音信号对语音的清晰度影响对大。两个响度不等的声音作用于人耳时，则响度较高的频率成分的存在会影响到对响度较低的频率成分的感受，使其变得不易察觉，这种现象称为掩蔽效应。由于频率较低的声音在内耳蜗基底膜上行波传递的距离大于频

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-09-08
    • 文件大小：104448
    • 提供者：qq_32015827

  1. 基于MATLAB和Python实现MFCC特征参数提取

  2. 1、MFCC概述 在语音识别（Speech Recognition）和话者识别（Speaker Recognition）方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数（Mel-scale FrequencyCepstral Coefficients，简称MFCC）。根据人耳听觉机理的研究发现，人耳对不同频率的声波有不同的听觉敏感度。从200Hz到5000Hz的语音信号对语音的清晰度影响较大。两个响度不等的声音作用于人耳时，则响度较高的频率成分的存在会影响到对响度较低的频率成分的感受，使其变得不易察觉，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-31
    • 文件大小：206848
    • 提供者：weixin_38702110