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基于DWT及MFCC的说话人识别系统

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简介：
本研究提出了一种结合离散小波变换(DWT)和梅尔频率倒谱系数(MFCC)的创新方法，用于优化说话人识别系统的性能与准确性。 该说话人识别系统通过提取语音信号的MFCC特征参数，并利用DWT算法计算测试样本与各模板样本之间的距离，根据最近邻准则完成说话人的识别。其优点在于算法简单且不需要大量训练样本；缺点是需要确保不同情况下说话内容的一致性。

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  • 基于DWT及MFCC的说话人识别系统
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    本研究提出了一种结合离散小波变换(DWT)和梅尔频率倒谱系数(MFCC)的创新方法，用于优化说话人识别系统的性能与准确性。 该说话人识别系统通过提取语音信号的MFCC特征参数，并利用DWT算法计算测试样本与各模板样本之间的距离，根据最近邻准则完成说话人的识别。其优点在于算法简单且不需要大量训练样本；缺点是需要确保不同情况下说话内容的一致性。
     
  • 基于MFCC与GMM的说话人识别
    优质
    本研究探讨了利用梅尔频率倒谱系数（MFCC）和高斯混合模型（GMM）进行说话人识别的有效性，通过分析语音特征实现对不同说话人的准确辨识。 go.m为主程序。本算法基于Mfcc和Gmm进行说话人识别，测试文件夹中的语音数据来自实验室成员陈蕴谷、梁建娟、胡业刚、熊可、颜小运的真实录音。部分代码采用了台湾张智星先生编写的sar和dcpr工具箱，在此表示感谢。
     
  • 基于MFCC的说话人语音识别（MATLAB）
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    本项目运用MATLAB编程环境，采用梅尔频率倒谱系数(MFCC)技术进行特征提取，实现高效的说话人语音识别系统开发。 课设找到的代码并添加了注释，编写了学习文档及相关内容扩充，对于入门来说应该是很有帮助的。感谢原代码提供者。希望这份文件可以被更多人使用，并且程序一直保持可用状态。
     
  • 基于MFCC的GMM说话人识别方法.rar
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    本资源探讨了基于Mel频率倒谱系数（MFCC）和高斯混合模型（GMM）的说话人识别技术。研究内容包括特征提取、模型训练及验证，适用于语音处理与安全认证领域。 基于MFCC的GMM语音识别Matlab源码将整个识别过程模块化处理，每个部分都设计为一个独立子函数，便于理解和移植。经过测试证明该代码非常实用。
     
  • VQ.rar_VQ MFCC_matlab_vq识别_说话人识别_vq mfcc
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    本资源包提供了一种基于矢量量化(VQ)和MFCC特征提取的说话人识别方法的MATLAB实现，适用于语音信号处理研究。 基于VQ的说话人识别系统采用MFCC特征实现。
     
  • 基于语音的说话者识别：利用语音MFCC及GMM进行说话人辨识
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    本研究探讨了通过提取语音信号中的梅尔频率倒谱系数（MFCC）并结合高斯混合模型（GMM），实现有效的说话人识别技术，以区分不同说话人的身份。 基于语音的说话人识别使用免费的ST美国英语语料库数据集（SLR45）。该数据集中包含10位说话者（5名女性和5名男性）的话语，每位说话者的讲话大约有350种。 在理论上的语音特征提取中，我们采用梅尔频率倒谱系数（MFCC），因为它们在说话人验证中提供最佳结果。MFCC通常通过以下步骤得出： 1. 对信号进行傅立叶变换。 2. 使用三角形重叠窗口将获得的光谱功率映射到mel尺度上。 3. 记录每个梅尔频率下的对数功率值。
     
  • 基于Python的说话人识别系统
    优质
    本项目构建于Python编程语言之上，开发了一套有效的说话人识别系统。利用先进的语音处理技术和机器学习算法，该系统能够精准地从音频中辨别不同说话人的身份。通过训练大量的语音样本数据，系统达到了高准确率的识别效果，在多种应用场景下展现出了优秀的性能和稳定性。 本项目包含了所有代码和音频资源以及详细的代码注释。 1. 尽管该项目在某些方面还不够完善，并且存在一些编码上的缺陷，但我认为其创新性很强，总体工作量较大。 2. 项目的实际应用背景包括： - 语音锁 - 声纹识别 - 身份验证 3. 可以改进的地方有：优化分类算法和增加用户界面等。
     
  • 基于MATLAB与HMM的说话人识别系统
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    本研究构建了一个利用MATLAB平台和隐马尔可夫模型（HMM）技术的先进语音识别系统，专门用于说话人的身份验证。该系统通过分析个人语音特征的独特性来实现高效准确的说话人辨识。 该资源是一款基于MATLAB的说话人识别系统，采用了HMM模型，并且具有很高的识别效率，大家可以放心使用。
     
  • 基于MATLAB的VQ说话人识别系统实现
    优质
    本研究构建了一个基于MATLFAB的矢量量化（VQ）说话人识别系统，利用语音特征进行说话人的自动辨识，旨在提高系统的准确性和效率。 基于MFCC特征参数的VQ说话人识别系统。