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利用GMM模型进行说话人识别。

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简介:
该基于GMM模型的说话人识别系统,提供了极为详尽的资源材料,包括了大量的学术论文、配套的代码实现以及详细的代码注释,此外还包含了用于测试的语音样本、用于答辩演示的PPT以及完整的实验报告,这些内容均经过精心准备,构成了一套全面的“一站式”解决方案,因此强烈建议您进行下载。

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客服
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  • GMM
    优质
    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!
  • MFCC和GMM- MATLAB实现
    优质
    本项目采用MATLAB实现基于MFCC特征提取与GMM模型训练的说话人识别系统,旨在评估不同配置下的识别性能。 基于MATLAB的说话人识别系统加入了添加噪声的功能,并且测试准确率读取文件路径方便修改。数据库文件夹格式为:speaker\speech_1,speech_2... speaker2\speech_1,speech_2... 对各文件名无具体要求,程序按顺序进行读取。该系统具有很高的识别率,欢迎大家使用。
  • 【语音高斯混合(GMM)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。
  • GMM-UBM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。
  • 基于GMM(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。
  • 基于语音的语音MFCC及GMM
    优质
    本研究探讨了通过提取语音信号中的梅尔频率倒谱系数(MFCC)并结合高斯混合模型(GMM),实现有效的说话人识别技术,以区分不同说话人的身份。 基于语音的说话人识别使用免费的ST美国英语语料库数据集(SLR45)。该数据集中包含10位说话者(5名女性和5名男性)的话语,每位说话者的讲话大约有350种。 在理论上的语音特征提取中,我们采用梅尔频率倒谱系数(MFCC),因为它们在说话人验证中提供最佳结果。MFCC通常通过以下步骤得出: 1. 对信号进行傅立叶变换。 2. 使用三角形重叠窗口将获得的光谱功率映射到mel尺度上。 3. 记录每个梅尔频率下的对数功率值。
  • 基于GMM实验(使高斯混合).zip_gmm_基于GMM验证_混合高斯_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
  • 关于使高斯混合(GMM)的实验.zip
    优质
    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。
  • 关于使高斯混合(GMM)的实验.rar
    优质
    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。
  • MATLAB(附源代码)
    优质
    本项目利用MATLAB实现说话人识别系统,通过语音信号处理技术提取特征参数,并采用机器学习方法训练模型以区分不同说话人。包含详细源代码。 语音数据经过预处理后提取特征参数,并训练VQ模型以建立码本库。接着对测试数据集进行说话人识别并输出结果。