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MATLAB的声音识别程序

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简介:
本程序利用MATLAB开发环境实现声音信号处理与模式识别技术,适用于语音识别、声学分析等场景,为用户提供高效准确的声音数据处理方案。 包括:1. 通用背景稀疏编码和多层自举网络(UBSC-MBN)算法的matlab程序(使用matlab2016a版本),适用于说话人识别;2. 包含10个说话人的训练数据集。

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客服
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  • MATLAB
    优质
    本程序利用MATLAB开发环境实现声音信号处理与模式识别技术,适用于语音识别、声学分析等场景,为用户提供高效准确的声音数据处理方案。 包括:1. 通用背景稀疏编码和多层自举网络(UBSC-MBN)算法的matlab程序(使用matlab2016a版本),适用于说话人识别;2. 包含10个说话人的训练数据集。
  • 优质
    声音识别程序是一种人工智能技术,能够将人类语音转换为文本或命令,广泛应用于智能设备、语音助手及自动转录系统中。 使用标准C语言实现MFCC参数提取、K-means聚类以及GMM建模与识别。
  • MATLAB男女
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    本项目基于MATLAB平台,旨在开发一套男女声音自动识别系统。通过分析音频信号特征,实现对性别差异的有效辨别。 【标题】:在MATLAB中实现男女声识别 在MATLAB环境中实现男女声的识别是一项涉及音频处理、信号分析及机器学习的技术挑战。作为一款强大的数学计算环境,MATLAB提供了丰富的工具箱支持声音录制、处理与分析功能,这使其成为开发此类项目的理想平台。项目的核心目标是通过特定算法区分男性和女性的声音,在语音识别领域有着广泛的应用价值,例如智能家居系统、智能助手以及人机交互等场景。 【描述】:用户需要在MATLAB环境中录入任意数字的语音样本。这一过程可以通过使用MATLAB中的`audiorecorder`函数来实现,该函数允许录制指定长度和采样率的音频文件。录音完成后,音频数据将以矩阵形式存储,每个元素代表一个时间点上的幅度值。接下来是对采集到的声音进行预处理步骤,包括降噪、分帧及加窗等操作,这些操作有助于提取出关键特征如梅尔频率倒谱系数(MFCCs)或功率谱密度估计。通过训练分类器来识别男女声音的不同之处是项目的核心环节之一;常见的分类算法有支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯或是神经网络等方法。在训练阶段,需要使用已知性别的语音样本作为数据集以让模型学习男声和女声之间的特征差异。当面对新的未知性别音频时,该模型能够预测并输出一个概率分布或类别标签来表示其更可能属于男性还是女性的声音。 【标签】:男女声识别 这是一个典型的二分类问题,涉及到了音频特征提取、机器学习模型训练及分类等环节。在实际应用中可以进一步拓展至多分类任务如年龄、情绪或者口音的辨识工作。 压缩包Voice-Recognition-master内可能包含以下文件和目录: 1. `src/`:源代码目录,其中存放了MATLAB脚本与函数。 2. `data/`:用于存放训练及测试用音频样本的数据集。 3. `scripts/`:运行整个项目的批处理脚本所在位置。 4. `README.md`:项目说明文档,解释如何使用和执行此项目代码。 5. `LICENSE`:定义了该项目的许可协议内容。 6. `.gitignore`:用于版本控制系统忽略特定文件类型。 通过深入研究这些文件中的具体实现细节(如数据预处理、模型构建及评估等步骤),用户可以为项目的进一步优化与扩展打下坚实的基础。
  • Sound2.rar_LabVIEW与分析_匹配_labview_labview
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    本资源包提供了一个基于LabVIEW平台的声音识别与分析系统,特别聚焦于声纹匹配技术。它包含了声音信号处理、特征提取及模式识别的完整流程示例,适合音频数据分析和实验研究者使用。 基于LabVIEW的声音识别程序能够通过分析声音来确定其来源并进行匹配。
  • GMM语_gmm语_男女_GMM语_gmm语_
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    本项目致力于开发高精度的GMM语音识别系统,专门针对男女不同声线进行优化,实现高效准确的声音识别功能。 基于GMM的语音识别技术能够辨别音频文件中的性别,并将其打印出来。该系统可以一次性读取多个音频文件,并将结果通过文本档案展示。
  • MATLAB演示
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    本演示程序利用MATLAB实现声纹识别技术,通过分析个人语音特征进行身份验证。适用于科研与教学用途。 声纹识别是一种基于个人声音特征的身份认证技术,在信息技术领域尤其是安全与人工智能应用方面具有重要意义。本项目使用MATLAB开发了一个演示程序,旨在帮助用户理解并实践这一技术。 作为一款强大的数学计算软件,MATLAB广泛应用于数值分析、符号运算和科学建模等领域,并且在声纹识别中提供了理想的平台支持。由于其内置的信号处理与机器学习工具箱,MATLAB能够简化声音数据预处理及特征提取的过程,便于模型训练。 项目设计了一套程序来区分MATLAB中的脚本段落件(.m)和函数文件,前者包含可直接执行代码而后者定义了可以被其他脚本调用的功能。理解这两种类型对于掌握程序结构与运行流程至关重要。 声纹识别通常涉及以下步骤: 1. 数据收集:录制多个语音样本以涵盖不同说话人。 2. 预处理:包括去除背景噪音、分割成帧及应用窗口函数等操作,优化后续分析效果。 3. 特征提取:常用特征如MFCC(梅尔频率倒谱系数)和PLP(感知线性预测),能够捕捉声音的独特模式。 4. 特征匹配:将新样本的特征与数据库中的模板进行比较以寻找最接近的声音模型。 5. 分类决策:依据比对结果决定说话人的身份。 利用MATLAB,可以借助信号处理工具箱完成预处理和特征提取,并使用统计及机器学习库建立识别算法如支持向量机(SVM)或神经网络等。 项目中实现的声纹识别系统涵盖了上述所有步骤的具体代码。用户通过运行这些示例程序不仅可以深入了解声纹识别的实际操作,还能增强MATLAB编程能力。此外,该项目还为扩展研究提供了基础平台,例如引入深度学习模型以提高准确率。 综上所述,这个基于MATLAB的声纹识别演示项目不仅是实用工具而且是深入探索该技术的良好案例。通过进一步的研究和实践,用户能够提升在语音处理、生物特征认证以及MATLAB编程方面的专业技能。
  • MATLAB男女源代码_信号处理与_
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    本项目提供了一套基于MATLAB的声音信号处理程序,用于实现男女声别分类。通过信号处理技术分析音频特征,进而准确区分性别,适用于语音识别和人机交互领域研究。 信号与系统-奥本海姆-课程作业-男女声音识别-简单版本
  • 基于MATLAB
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    本项目为一个基于MATLAB开发的语音识别系统,旨在实现对输入语音信号的有效处理和转换成文本输出。采用先进的音频分析与模式识别技术,提供用户友好的界面进行操作和调试。 语音识别的一个MATLAB程序,在一个网站上看到的,分享一下。
  • 】基于MFCCMatlab源码.md
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    本文档提供了使用MATLAB实现基于MFCC(Mel频率倒谱系数)的声纹识别算法的源代码。文档详细介绍了如何通过提取和分析声音信号中的特征参数来识别人的身份,适用于研究及开发人员学习与应用。 【语音识别】基于MFCC实现声纹识别matlab源码 本段落档提供了使用MATLAB语言通过梅尔频率倒谱系数(MFCC)进行声纹识别的代码示例。文档详细介绍了如何利用MFCC技术来提取音频信号特征,并在此基础上完成声纹识别任务,适用于语音处理和模式识别领域的研究与应用开发工作。 请根据需要自行下载或查阅相关资料以获取完整源码内容及更多细节信息。