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基于GMM的说话人识别模型（MATLAB）

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简介：
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。

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  • 基于GMM的说话人识别模型（MATLAB）
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    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。
     
  • 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
     
  • GMM-UBM说话人识别模型简介
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • 基于MATLAB的高斯混合模型在说话人识别中的应用（MFCC与GMM）
    优质
    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。
     
  • 【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
    优质
    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。