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包含源程序，基于MATLAB完成了说话人识别。

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简介：
经过一系列的处理，语音数据首先被进行预处理，随后从中提取出关键的特征参数，并利用这些参数来训练VQ模型。在此基础上，一个码本库得以建立，用于后续的说话人识别任务。最后，该码本库被应用于测试数据集，从而实现对语音内容的识别，并最终输出识别结果。

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  • 说话人识别的完整MATLAB源码
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    本项目提供了一套完整的基于MATLAB的说话人识别系统源代码。包括特征提取、模型训练及验证等模块，适用于语音信号处理研究与应用开发。 这段文字描述了一个说话人识别代码文件，其中包含两个已实现的例子。读者需要参照文档中的pdf进行仿真操作。
     
  • 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。
     
  • 基于MFCC的说话人语音识别（MATLAB）
    优质
    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。
     
  • MATLAB中的说话人识别
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    本研究探讨了在MATLAB环境下实现说话人识别的技术与应用，通过分析语音信号特征提取和模式分类方法，展示如何利用该软件进行有效的说话人身份验证。 用 MATLAB 开发的说话人识别算法采用了 GMM、DTW 等分类方法，并且使用了 MFCC 特征提取技术。
     
  • 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的说话人识别GUI界面设计
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    本项目基于MATLAB开发了一套说话人识别图形用户界面（GUI），旨在提供直观便捷的操作体验。系统通过声学特征分析实现对不同说话人的准确识别，适用于身份验证与安全领域。 本段落介绍了基于MATLAB GUI的说话人识别界面制作方法。该程序已通过验证并能够实现功能，其中包括语音识别文件库，并支持用户自建文件库进行语音识别操作。主要采用了DTW（动态时间规整）和VQ（矢量量化）技术来进行说话人识别。
     
  • 基于MATLAB的VQ说话人识别系统实现
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    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。
     
  • 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
     
  • 说话人识别源码详解
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    本书籍深入剖析了说话人识别技术的源代码细节，为读者提供了从理论到实践全面理解说话人识别算法与实现方法的知识。 说话人识别技术是一种生物识别方法，通过分析个人语音特征来确定说话人的身份。本项目提供了一套完整的源码用于实现这一功能，并结合了矢量量化（Vector Quantization, VQ）与梅尔频率倒谱系数（Mel Frequency Cepstral Coefficients, MFCC）的特征提取技术，同时带有图形用户界面以方便操作。 1. **说话人识别**：系统分为文本依赖和文本独立两类。前者需要特定词汇或句子作为输入，后者则可以处理任何语音内容。本项目提供的源码支持文本独立模式。 2. **矢量量化**：在该技术中，高维特征空间中的语音数据被映射到一组离散的、固定大小向量（即“码书”）上，从而减少计算复杂度并保留关键信息。 3. **MFCC特征提取**：这是一种常用的音频处理方法，它模仿人类听觉系统的特性将信号转换为易于分析的形式。通过一系列步骤包括预加重、分帧等操作生成数字序列作为识别依据。 4. **GUI界面设计**：用户友好的图形接口使非专业人士也能轻松使用这套系统进行语音样本录制和说话人身份确认。 5. **C语言实现**：由于其高效性和跨平台性，该项目采用C语言编写源代码。这使得该系统适用于多种硬件环境。 6. **源码结构与运行说明**：“u012424642-8365033-GUI界面2.0_1617237017”可能是项目主程序或相关组件，表明这是一个更新版本。用户需要具备C语言和相应库的知识来编译运行此代码。 综上所述，该项目提供了一套完整的语音信号处理至识别解决方案，并且对于研究学习来说具有重要价值。通过深入理解并实践这些源码可以加深对语音处理及机器学习的理解，并为开发自己的应用打下坚实基础。