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关于使用高斯混合模型(GMM)进行说话人识别的实验.zip

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简介：
本项目通过实施和评估基于高斯混合模型（GMM）的算法来进行说话人识别，旨在探讨其在语音特征提取与分类中的应用效果。 语音信号处理实验教程配套的MATLAB代码可以实现基本的GMM训练和识别功能。

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    本项目通过实施和评估基于高斯混合模型（GMM）的算法来进行说话人识别，旨在探讨其在语音特征提取与分类中的应用效果。 语音信号处理实验教程配套的MATLAB代码可以实现基本的GMM训练和识别功能。
     
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    本研究通过运用高斯混合模型（GMM）开展了一系列针对说话人识别技术的实验，旨在探索该方法在不同场景下的有效性与准确性。 基于高斯混合模型（GMM）的说话人识别实验主要探讨了如何利用统计学方法对语音信号进行建模，并通过训练得到特定说话人的声纹特征，以此来实现自动化的身份验证功能。该研究中采用了一系列的技术手段和算法优化策略以提高系统的准确性和鲁棒性，在实际应用中具有重要的参考价值。
     
  • 基于GMM的说话人识别实验（使用高斯混合模型）.zip_gmm说话人识别_基于GMM的说话人验证_混合高斯模型_说话人识别技术
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    本项目采用高斯混合模型(GMM)进行说话人识别与验证，通过训练不同说话人的声学特征，实现准确的身份认证。包含实验数据和代码。 基于高斯混合模型的说话人识别 MATLAB源程序
     
  • 【语音识别】利用高斯混合模型(GMM)进行说话人识别的Matlab代码.zip
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    本资源提供了一套基于GMM的说话人识别系统Matlab实现代码，适用于研究与教学用途，帮助学习者深入理解声纹识别技术原理。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的Matlab仿真代码。
     
  • 利用GMM模型进行说话人识别
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    本文探讨了使用高斯混合模型（GMM）技术在语音信号处理中的应用，专注于通过分析声音特征来进行准确的说话人识别。 基于GMM模型的说话人识别项目包含详细的论文、代码及代码注释、测试语音文件、答辩PPT以及实验报告，内容非常详尽，提供一站式服务，值得下载！
     
  • 基于MATLAB的高斯混合模型在说话人识别中的应用（MFCC与GMM）
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    本研究探讨了利用MATLAB平台下的高斯混合模型(GMM)进行说话人识别的技术，结合梅尔频率倒谱系数(MFCC)，分析并优化其在语音处理领域的应用效果。 这是我根据网上的代码写的程序，可以进行训练和识别操作，但由于缺少预处理步骤，在录音过程中需要避免出现静音片段，因此识别率可能不是很高。仅供参考。 代码如下： ```matlab code = train(train, 4); % 训练 test(test, 8, code); % 识别 ```
     
  • 基于高斯混合模型的说话人识别方法
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    本研究提出了一种基于高斯混合模型（GMM）的说话人识别算法，通过优化模型参数提升在各种环境下的语音识别准确性。 基于高斯混合模型的说话人识别系统在MATLAB上的实现。
     
  • 基于GMM的说话人识别Matlab代码包_calcpost_gmm训练_高斯混合模型应用_话者识别技术
    优质
    本代码包提供基于GMM的说话人识别算法实现，包含关键函数calcpost_gmm用于训练高斯混合模型，并应用于说话人验证与识别中。 基于GMM的话者识别的Matlab程序包括两个主要部分：训练阶段通过运行train.m文件进行模型参数的学习；在完成训练后，使用recog.m文件来进行话者的识别工作。
     
  • GMM_kmeans_mix.rar_GMM_kmeans_mix_声纹识别_matlab_说话人识别_高斯混合模型
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    简介：本资源为一个使用Matlab编写的结合了GMM和K-means算法的语音识别工具包，适用于进行基于高斯混合模型的说话人识别研究。 在说话人识别（声纹识别）的训练过程或识别过程中会用到高斯混合模型。