语音信号采集后得到是序列（语音信号的采集和频谱分析）

matlab音频采样序列图像变细

Matlab的gcf、gca、gco的具体含义如下： gcf 返回当前Figure 对象(当前图窗)的句柄值；fig = gcf用于返回当前数字句柄。如果一个图形不存在，那么gcf创建一个图形并返回它的句柄。可以通过使用图形句柄来查询和修改图形属性。

方法：设置plot()函数的LineWidth参数即可设置线条的粗细。

可以试一下EMF的导出格式，而且导出前MATLAB的FIG窗口最好和目标大小保持一致，也就是你要输出多大，就把窗口先扯成多大，这样的话变形会小一点。另外线条粗细可以试试用指令设定为1，2，。。

1、特征提取模式匹配语音识别类比：语音识别的第一步就是语音特征提取。

2、声纹识别可以说有两个关键问题，一是特征提取，二是模式匹配(模式识别)。特征提取的任务是提取并选择对说话人的声纹具有可分性强、稳定性高等特性的声学或语言特征。

3、语音识别过程主要包括语音信号的预处理、特征提取、模式匹配几个部分。预处理包括预滤波、采样和量化、加窗、端点检测、预加重等过程。语音信号识别最重要的一环就是特征参数提取。

4、语音识别，语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高新技术。语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。

5、语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技。语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。

6、语音识别系统是一种模式识别系统，包括特征提取、模式匹配、参考模式库等三个基本单元。

1、语音识别的第一步就是语音特征提取，语音信号是在人体中肺喉声道等器官构成的语音产生系统中产生的，它是一个高度不平稳的信号，它的幅度谱和功率谱也随着时间不停的变化，但是在足够短的时间内，其频谱特征相当平稳。

2、语音信号号在采集后首先要进行滤波、A/D变换，预加重（Preemphasis)和端点检测等预处理，然后才能进入识别、合成、增强等实际应用。

3、ECG特征点的提取方法因为Peak Detection VI的输出中已包含有相应点的幅值、二阶导数及位置索引信息，在确定R峰点后，可进一步根据ECG的特点确定出其它各特征点。

4、在开始语音识别之前，有时需要把首尾端的静音切除，降低对后续步骤造成的干扰。这个静音切除的操作一般称为VAD，需要用到信号处理的一些技术。每帧的长度为25毫秒，每两帧之间有25-10=15毫秒的交叠。