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Python中实现的说话人识别（声纹识别）算法。涵盖GMM（已完成功能）、GMM-UBM、ivector及基于深度学习的方法.zip

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简介：
本资源包含Python实现的多种说话人识别算法，包括GMM、GMM-UBM、ivector以及基于深度学习的技术，适用于语音生物特征研究。 说话人识别（声纹识别）算法的Python实现包括GMM、GMM-UBM、ivector以及基于深度学习的方法。其中，GMM部分已经完成。

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  • Python中实现的说话人识别（声纹识别）算法。涵盖GMM（已完成功能）、GMM-UBM、ivector及基于深度学习的方法.zip
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    本资源包含Python实现的多种说话人识别算法，包括GMM、GMM-UBM、ivector以及基于深度学习的技术，适用于语音生物特征研究。 说话人识别（声纹识别）算法的Python实现包括GMM、GMM-UBM、ivector以及基于深度学习的方法。其中，GMM部分已经完成。
     
  • 基于UBM-GMM的声纹识别方法
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    本研究提出了一种基于联合因子分析和混合高斯模型的声纹识别技术，通过改进的UBM-GMM模型提高了系统的鲁棒性和准确性。 语音中的特征提取，源码来自github，仅供学习使用，不得用于商业用途。
     
  • GMM-UBM说话人识别模型简介
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    GMM-UBM说话人识别模型是一种基于高斯混合模型和通用背景模型的技术，用于通过分析语音特征实现对特定说话人的身份确认。 本段落详细介绍了用于说话人识别的GMM-UBM模型，包括处理流程和模型训练方法。
     
  • 基于MFCC的GMM说话人识别方法.rar
    优质
    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。
     
  • Python实现的说话人识别（声纹识别）算法代码包.zip
    优质
    这是一个包含使用Python语言编写的说话人识别（声纹识别）算法的代码集合，适用于研究和开发场景。 说话人识别又称声纹识别技术，在上世纪60年代以来一直是生物识别研究的重要领域。从早期的模板匹配方法到基于统计学的方法，再到如今以深度学习为基础的技术成为主流，其发展经历了多个阶段。本项目涵盖了传统（如GMM、GMM-UBM、GMM-SVM、联合因子分析及i-vector）声纹识别技术与现代深度学习驱动方法的具体实现方式。
     
  • 基于MFCC与GMM的说话人识别
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    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GMM的说话人识别(C语言实现)
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    本项目采用C语言实现了基于高斯混合模型(GMM)的说话人识别系统，旨在通过语音特征提取与建模技术准确鉴别不同说话人的身份。 基于GMM的说话人识别系统包括了GMM.C和MFCC.C两个源文件及其对应的头文件。
     
  • 基于GMM的说话人识别模型（MATLAB）
    优质
    本项目基于MATLAB开发，采用高斯混合模型(GMM)构建说话人识别系统，通过语音特征提取与训练优化，实现高效准确的说话人身份验证。 在使用MyEclipse的过程中经常会遇到注册码的问题。“MyEclipse注册码生成器”是一个Java类，可以直接集成到自己的程序里。通过修改代码并运行后，在控制台中可以获取到个人专属的注册码。这个方法简单方便，直接运行即可开始使用。
     
  • GMM和HMM的语音识别及说话人识别源码
    优质
    本项目包含基于GMM和HMM模型的语音识别与说话人识别代码，适用于研究与教学用途，助力深入理解相关算法原理。 该压缩包包含一个完整的语音识别程序的代码，使用了经典的GMM和HMM模型，并且完全用MATLAB实现。附件还包含了详细的文档，介绍了基本原理以及如何使用源码。这个项目是学习语音识别的基础资料之一，稍作修改即可用于说话人识别研究。
     
  • 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
    优质
    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