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基于HMM和MFCC特征实现0-9数字的语音识别（含HMM、GMM-HMM、MFCC及语音识别资料）.zip

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简介：
本资源提供了一种基于隐马尔可夫模型(HMM)与梅尔频率倒谱系数(MFCC)特征提取技术，实现0至9数字的语音识别方法。内容包括HMM理论介绍、GMM-HMM混合模型应用及丰富的MFCC相关资料。 该项目基于HMM与MFCC特征进行数字0-9的语音识别研究，并结合了GMM-HMM模型的应用。项目经过导师指导并获得高分评价（评审分为98分）。此项目适合计算机相关专业的学习者，尤其是需要实战练习的学生；同时也适用于课程设计和期末大作业等学术任务。

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  • 基于HMM和MFCC特征实现0-9数字的语音识别（含HMM、GMM-HMM、MFCC及语音识别资料）.zip
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    本资源提供了一种基于隐马尔可夫模型(HMM)与梅尔频率倒谱系数(MFCC)特征提取技术，实现0至9数字的语音识别方法。内容包括HMM理论介绍、GMM-HMM混合模型应用及丰富的MFCC相关资料。 该项目基于HMM与MFCC特征进行数字0-9的语音识别研究，并结合了GMM-HMM模型的应用。项目经过导师指导并获得高分评价（评审分为98分）。此项目适合计算机相关专业的学习者，尤其是需要实战练习的学生；同时也适用于课程设计和期末大作业等学术任务。
     
  • GMM_Digital_Voice_Recognition：利用GMM和MFCC特征实现0-9数字的语音识别，GMM，MFCC，...
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    本项目采用高斯混合模型（GMM）与梅尔频率倒谱系数（MFCC）技术，致力于实现对0至9数字的精准语音识别，适用于智能设备和人机交互系统。 GMM_Digital_Voice_Recognition基于GMM与MFCC特征进行数字0-9的语音识别。使用GMM、MFCC以及sklearn（scikit-learn）库实现中文数据下的数字语音识别功能。 预安装步骤： 1. 创建conda环境：`conda create -n GMM -c anaconda python=3.6 numpy pyaudio scipy` 2. 或者使用pip进行安装。 3. 激活创建的GMM环境。 4. 安装依赖包：`pip install -r requirements.txt` 数据下载链接已提供，具体步骤为： 1. 下载相关数据文件。 注意：以上命令假设用户已经完成了数据文件的下载。
     
  • 关于语音识别的资料（包括DTW、HMM和MFCC）
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    本资料深入探讨了语音识别技术的核心要素，涵盖动态时间规整(DTW)、隐马尔可夫模型(HMM)及梅尔频率倒谱系数(MFCC)，为研究与应用提供全面解析。 语音识别技术是人工智能领域的重要组成部分，它涉及到计算机对人类语音信号的理解与解析。此压缩包内包含了关于语音识别的一些核心方法和技术的详细文档。以下是这些文件所涵盖的知识点： 1. **动态时间规整（DTW）**：一种非线性的时间序列匹配算法，用于比较两个可能长度不同的序列，在语音识别中允许语音信号在时间轴上进行伸缩以找到最佳匹配路径，解决说话速度不同导致的匹配问题。 2. **隐马尔可夫模型（HMM）**：经典语音识别模型，表示语音生成过程。每个状态代表一种声音特征，而转移则模拟了语音连续变化的过程。维特比算法用于找出最有可能产生观测序列的状态序列。 3. **梅尔频率倒谱系数（MFCC）**：重要的语音信号处理技术，通过频域转换、人耳对不同频率敏感度的分析以及倒谱变换简化特征以提高计算机理解和处理能力。 4. **K均值聚类（K-means）**：一种常用的无监督学习方法用于数据分类。在语音识别中可用于MFCC特征向量聚类，创建声学模型基元帮助识别不同语音单元。 5. **基于MFCC参数和HMM的低空目标声识别方法研究**：结合MFCC特征与HMM模型来识别无人机或飞机等低空飞行目标的声音。文档可能详细阐述了特定环境噪声处理及模型训练策略的应用。 这些文件内容相互关联，共同构建了一个完整的语音识别系统设计框架。DTW提供时间对齐手段，HMM建模用于理解和预测语音变化；MFCC提供了特征提取方法，K-means聚类则有助于模型的建立。通过综合运用这些技术可以构建一个有效的语音识别和理解系统，在实际应用中还可以与其他如深度学习的方法结合以提高准确性和鲁棒性。
     
  • 基于GMM-HMM的语音识别技术
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    本研究探讨了运用高斯混合模型与隐马尔可夫模型结合的技术，用于改进语音识别系统的准确性和效率。 语音识别技术的发展结合了GMM-HMM模型的传统方法与人工智能的进步。在ASR（自动语音识别）领域，这种融合方式促进了系统的性能提升和技术的创新。
     
  • 【语音识别】利用MATLAB的HMM与MFCC实现0~9数字识别【附带Matlab源码 4715期】.mp4
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    本视频教程详细讲解了如何使用MATLAB结合隐马尔可夫模型（HMM）和梅尔频率倒谱系数（MFCC）技术来实现0至9数字的语音识别，并附带相关Matlab源码，适合对语音识别感兴趣的开发者和技术爱好者学习。 Matlab研究室上传的视频均配有完整代码，并经过测试可以运行，适合初学者使用； 1、代码压缩包内容： 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件（无需单独运行）； 包含程序的运行结果效果图。 2、代码适用版本： Matlab 2019b；若在不同版本中遇到问题，请根据提示进行修改，或向博主求助解决方法。 3、操作步骤如下： 第一步：将所有文件放置于当前工作路径下； 第二步：双击打开main.m文件； 第三步：点击运行按钮，等待程序完成以获取结果。 4、仿真咨询与服务 如有其他需求，请联系博主；具体包括但不限于以下方面： - 提供博客或资源的完整代码支持。 - 复现期刊论文或其他参考文献中的实验内容。 - 根据客户需求定制Matlab程序。 - 科研项目合作。
     
  • 【语音识别】利用MATLAB GUI实现HMM+MFCC的0~9数字语音识别（附面板展示）【包含Matlab源码 1393期】.mp4
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    本视频教程详细讲解了如何使用MATLAB GUI创建一个基于隐马尔可夫模型(HMM)和梅尔频率倒谱系数(MFCC)的0~9数字语音识别系统，并附有面板展示及源代码。 在上发布的视频都配有完整的可运行代码，并经过测试确认有效，特别适合编程新手使用。 1. 代码压缩包包含： - 主函数：main.m； - 其他调用的m文件。 无需额外的操作来查看运行结果或效果图。 2. 运行环境为Matlab 2019b。如果在执行过程中遇到任何问题，可以根据错误提示进行相应的修改；如仍无法解决，请联系博主寻求帮助。 3. 执行操作步骤如下： - 步骤一：将所有文件放置于Matlab的当前工作目录中； - 步骤二：双击打开main.m文件； - 步骤三：点击运行，等待程序执行完毕后查看结果。 4. 仿真咨询 如果需要额外的服务或帮助，请联系博主。具体服务包括但不限于： - 提供博客或资源的完整代码； - 复现期刊或参考文献中的内容； - 定制Matlab程序； - 科研合作等。 以上是关于如何使用提供的代码和获取进一步支持的基本说明，希望能对大家有所帮助。
     
  • 基于HMM的数字语音识别(Matlab实现)
    优质
    本项目运用隐马尔可夫模型（HMM）进行数字语音信号的模式识别，并通过Matlab编程实现了该算法。 提供一个基于HMM的数字语音识别程序的MATLAB版本，该程序经过调试并附有详细注释。此外还包含了一个由40人提供的数字语音语料库，非常实用。
     
  • GMM和HMM的语音识别及说话人识别源码
    优质
    本项目包含基于GMM和HMM模型的语音识别与说话人识别代码，适用于研究与教学用途，助力深入理解相关算法原理。 该压缩包包含一个完整的语音识别程序的代码，使用了经典的GMM和HMM模型，并且完全用MATLAB实现。附件还包含了详细的文档，介绍了基本原理以及如何使用源码。这个项目是学习语音识别的基础资料之一，稍作修改即可用于说话人识别研究。
     
  • HMM语音识别技术
    优质
    HMM语音识别技术利用隐马尔可夫模型对声音信号进行分析和建模，能够有效捕捉语音特征，实现从音频到文本的转换，在智能语音领域应用广泛。 语音识别可以使用MATLAB中的隐马尔科夫模型来实现。
     
  • MATLAB中基于HMM的语音识别实现
    优质
    本项目在MATLAB环境中运用隐马尔可夫模型（HMM）进行语音信号处理与模式识别，旨在构建一个基础的语音识别系统。 这段文字描述了一个基于HMM的语音识别系统的Matlab代码实现，其中包括训练集和测试集的数据文件，形成一个相对完整的系统。