matlab开发-GlottaLinversefilteringsingextendcalmanfiltering

标题中的"matlab开发-GlottaLinversefilteringsingextendcalmanfiltering"指的是使用MATLAB编程环境，针对声门流量信号进行逆过滤的一种方法，该方法应用了扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）技术。在语音处理领域，声门流量信号是一个重要的参数，它与语音的产生过程密切相关，对于理解和模拟人类发音机制有着重要作用。 描述中提到的"声门流量信号估计的matlab函数"意味着这个项目包含一系列MATLAB函数，用于估计声门流量信号。这些函数可能包含了数据预处理、模型建立、滤波器设计和实现等步骤，目的是通过噪声抑制和参数估计，提高声门流量信号的可读性和准确性。 在提供的标签中提到"游戏"，这可能是由于声门流量信号的估计技术也有可能应用于游戏的声音设计或语音合成，尤其是在创建逼真的虚拟人物语音时。 根据压缩包内的文件名，我们可以推测以下几个关键点： 1. `Find_pr_dist.m`：这个文件可能是用来计算声门流速分布的函数，"pr"可能代表"pressure"或"pulse rate"，"dist"则表示分布。 2. `EKF_Open_Phase.m`：这是一个执行扩展卡尔曼滤波的开放阶段操作的函数，可能涉及滤波器的初始化和状态更新。 3. `EKF_Return_n_Closed_Phase.m`：此函数可能是处理闭合阶段的滤波过程，即在模型已经运行一段时间后，继续对系统状态进行估计。 4. `Demo.m`：这是一个演示文件，可能展示了如何使用上述函数进行声门流量信号估计的完整流程。 5. `license.txt`：包含软件的许可协议，用户在使用这些代码时应遵循其规定。 6. `Eh.wav`：这是一个声音样本文件，可能用于测试和验证声门流量估计算法的效果，"Eh"是常见的元音发音。 7. `Find gci and goi`：这个文件名可能是不完整的，"gci"通常代表“glottal closure instant”，而"goi"可能是"glottal open interval"，它们是分析语音时的重要时间点，用于识别发音周期的关键阶段。 这个MATLAB项目提供了声门流量信号估计的工具集，采用扩展卡尔曼滤波技术进行信号处理。通过运行`Demo.m`，用户可以了解整个流程，并利用`EKF_Open_Phase.m`和`EKF_Return_n_Closed_Phase.m`在不同的阶段进行信号估计。此外，`Eh.wav`文件的分析结果可用于评估算法的性能。注意，虽然标签中提到了"游戏"，但具体的应用场景可能还需要结合实际需求和项目背景来理解。