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该文档提供基于高斯混合模型（GMM）的语音识别的Matlab源代码。

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简介：
语音识别系统提供了一份基于高斯混合模型（GMM）的语音识别MATLAB源代码，该资源包含了完整的代码实现。该项目利用高斯混合模型技术，旨在构建一个能够准确识别语音信号的系统。 开发者可以利用此源码进行学习、研究和进一步的开发工作。 提供的MATLAB代码允许用户深入理解语音识别算法的底层实现机制，并根据自身需求进行定制和优化。

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  • 【语音识别】利用高斯混合模型(GMM)的Matlab源码.md
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    本Markdown文档提供了基于高斯混合模型（GMM）的语音识别Matlab实现代码，适合于研究和学习语音信号处理与模式识别技术。 基于高斯混合模型（GMM）的语音识别Matlab源码。这段文字主要介绍了如何使用高斯混合模型进行语音识别，并提供了相关的Matlab代码实现。
     
  • 【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
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    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的高斯混合模型源代码
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    本代码实现了一个基于Python的数据分析工具，用于构建和训练GMM（高斯混合模型），适用于聚类、概率估计等任务。 高斯混合模型GMM的源代码包括使用numpy实现和sklearn实现两个版本，并且无需安装其他依赖包。
     
  • 基于GMM的高斯混合模型聚类
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    本研究探讨了利用高斯混合模型（GMM）进行数据聚类的方法，通过优化参数实现复杂数据结构的有效分割与分析。 Purdue大学的一位教授编写了一个关于高斯混合模型的库，并附带了我封装的一个接口(GMM.c)以及作者撰写的使用手册PDF。
     
  • 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
     
  • 关于高斯混合模型(GMM)与高斯混合回归的MATLAB编程
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    本教程介绍如何使用MATLAB进行高斯混合模型（GMM）及高斯混合回归的实现，涵盖理论基础、代码编写和应用实例。 高斯混合模型（GMM）及高斯混合回归（GMR）的MATLAB程序可供大家学习参考，包括实例和图表。
     
  • C++版本的GMM高斯混合模型代码
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    这段代码提供了一个使用C++编写的高斯混合模型（GMM）实现，适用于需要进行聚类分析或概率建模的数据科学项目。 高斯混合模型（Gaussian Mixed Model）是由多个高斯分布函数的线性组合构成的模型。理论上，GMM可以拟合任意类型的分布，并通常用于处理同一数据集中包含多种不同分布的情况，这些情况可能是参数不同的同一种分布或完全不同的类型分布，例如正态分布和伯努利分布。该代码可以在VS2012中运行。
     
  • GMM-Classifier：基于 Matlab 的高斯混合模型分类器
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    简介：GMM-Classifier是一款基于Matlab开发的高斯混合模型分类工具，适用于模式识别和机器学习中的数据分类任务。 本段落介绍了一个基于Matlab编写的高斯混合模型分类器的实现过程，该程序是为学校作业而设计的。学习阶段包括对训练数据进行主成分分析（PCA）以及经典的期望最大化算法（EM）。我们使用MNIST数据库对该分类器进行了测试，并且通过每类8个组件的方式成功地将识别准确率提高到了97.87%。
     
  • 基于MATLAB的GMM代码-高斯混合模型在聚类中的应用
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    本项目使用MATLAB实现高斯混合模型(GMM)算法，并应用于数据聚类。通过实验验证了GMM在复杂数据集上的高效分类能力，为相关领域研究提供参考。 GMM的Matlab代码用于实现高斯混合模型聚类。可以选择不同的初始化和规范化方法，并使用ACC、ARI和ANMI作为性能指标。 在虹膜数据集上的运行结果如下： - 迭代1：迭代次数为38，精度0.9667。 - 迭代2：迭代次数为38，精度0.9667。 - 以此类推至第10次迭代。 平均统计信息总结如下： - 平均迭代次数：38 - 平均运行时间：0.11719秒 - 平均准确度：0.9667 - 平均randint指数（ARI）：0.95749441 - 平均归一化共同信息（NMI）：0.89969459 代码由王荣荣编写，完成日期为2020年7月5日。
     
  • 基于MATLAB的高斯混合模型在说话人识别中的应用（MFCC与GMM）
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    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 ```