MSC -論文、インテリジェントなトピックを選択する最終的な、必要な助け！

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Guest
こんにちはすべて、私はデジタル信号処理とデジタル通信の分野における私の最終年度の論文のトピックを選択するつもりだ。私は、音声処理、パターン認識、適応フィルタに合格し、そしてまた私はCCNAを（ネットワーク内のCisco認定）持っている。 - 適応フィルタリングのアプリケーション（オーディオ信号から、LMSやRLS、ノイズの抑制を使用して適応チャネル等化のような...）2 - 音声処理（非常に低いビットレートの音声（または音声）コーディング、VOIP、1：私はこれらの選択肢があります。話者の音声信号の異種プレゼンテーション（LPC、LSF、..）にorking識別、または..... 3 - フィンガープリント認識（検証,.....)は私ができる領域でplzの教えてかより良いプロジェクトを行う。処理するため、より容易な、と私はおそらくより多くの文書やMatlabのソースコードを見つけることができるとpreferly私が提出すること（例えば、表現の異種種類の結果を比較）簡単に比較ジョブを実行できるプロジェクトの"種紙と...：plzはdefficultiesとソースでこれらの領域を比較）と.... youdoingし​​ている、または、これらの分野におけるプロジェクトを行っている?!?!?：。アイデア：Dは平和で私の残りの人生を生きる！？叫びを：：私はあなたが早急にアドバイスがありますか？私はおそらく助けを求める多くの人々を見つけることができるどのエリアでadvenceに感謝
 
音声認識を選んだのか.. uはalgorthimsの多くを得た... uはまたネットからソースコードを取得することができます...ウルは、MATLABを使用するつもりなら...
 
私は、LabVIEWのいくつかの音声処理を行うと、現在のFPGA上での音楽処理を実装しようとしている...は、LabVIEWへの​​アクセス権を持っている場合、私は、音声処理のために行くことをお勧めしたい..私が知っていることから、地域で行われるのを待っている多くの作業があります..また、私の同僚は、LabVIEWを使用して、指紋認識に取り組んでいます..その非常に興味深いことに沿って来て..に関して、wiztronix
 
ご親切な回答をどうもありがとう、あなたは私が集中すべき音声処理の分野で私に言う？話者照合、低ビットレート音声符号化？ ....どちらが良いですか？そしてなぜですか？
 
よりかなりこのごろ燃焼の問題であり、バイオメトリクスアプリケーションに使用できる話者識別/検証のために行く。
 
こんにちはどのようなバイオメトリクスアプリケーションのそれはあるのか？あなたは、いくつかの例を与えるだろう？ところでU話者識別/検証についての論文を持っているのですか？どのように指紋認識はどうでしょうか？誰かが論文を持っているか？事前に感謝
 
バイオメトリックアプリケーションは、このリンクをご参照ください
 
話者照合は、現在の音声処​​理で"ホット"なことです... "予測母音の入力"として知られているものもあります...そのようか何か...あなたがコンピュータに何かを指示することができますし、それらの音を認識し、テキストにして変換するだろうものの種類は、基本的に厥...そのちょっと技術はすでに利用可能ofcourseのですが、勢いは若干異なる、ユニークな発音の習慣すべての人に迅速に適応させるには...に関して、wiztronix
 
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