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基于UBM-GMM的声纹识别方法

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简介：
本研究提出了一种基于联合因子分析和混合高斯模型的声纹识别技术，通过改进的UBM-GMM模型提高了系统的鲁棒性和准确性。 语音中的特征提取，源码来自github，仅供学习使用，不得用于商业用途。

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  • 基于UBM-GMM的声纹识别方法
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    本研究提出了一种基于联合因子分析和混合高斯模型的声纹识别技术，通过改进的UBM-GMM模型提高了系统的鲁棒性和准确性。 语音中的特征提取，源码来自github，仅供学习使用，不得用于商业用途。
     
  • Python中实现的说话人识别（声纹识别）算法。涵盖GMM（已完成功能）、GMM-UBM、ivector及基于深度学习的方法.zip
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    本资源包含Python实现的多种说话人识别算法，包括GMM、GMM-UBM、ivector以及基于深度学习的技术，适用于语音生物特征研究。 说话人识别（声纹识别）算法的Python实现包括GMM、GMM-UBM、ivector以及基于深度学习的方法。其中，GMM部分已经完成。
     
  • 基于GMM-UBM的Android应用扬声器识别系统：speaker_recognition_GMM_UBM
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    基于GMM-UBM的Android应用扬声器识别系统是一个利用高斯混合模型-用户相关混合模型技术，实现于安卓平台上的语音识别项目。此系统能有效验证及确认用户的唯一身份信息，提升手机应用程序的安全性能和用户体验。 Speaker_recognition_GMM_UBM 是一种将 GMM-UBM 用于 Android 应用程序的说话人识别系统，该应用程序有助于监控患有精神分裂症的患者。 安装依赖项：要安装此项目的全部依赖项，请运行以下命令： ``` pip3 install -r requirements.txt ``` 从音频中提取 MFCC 系数：为了从音频样本中提取 MFCC（Mel频率倒谱系数）系数，需要将所有音频文件放在单独的文件夹内。之后可以使用下面的命令来完成此操作： ```python python3 src/speaker_recognition/extract_mfcc_coefficients.py --audio_folder <路径> --csv_file_name <名称> --opt combined ``` 创建通用背景模型：
     
  • GMM-UBM说话人识别模型简介
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    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。
     
  • later-GMM.zip_later-GMM_matlab声纹识别_声纹识别算法
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    本资源包提供了一种基于GMM（高斯混合模型）的声纹识别算法及其实现代码，适用于MATLAB环境。通过训练和验证语音数据集中的说话人特征，实现高效的个人身份认证功能。 在毕业设计中，我开发了一些关于声纹识别的程序，并且这些程序的表现相当不错。
     
  • 基于MFCC的GMM语音识别方法
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    本研究探讨了基于Mel频率倒谱系数(MFCC)与高斯混合模型(GMM)结合的语音识别技术，旨在提升语音识别系统的准确性和鲁棒性。 语音识别的Matlab代码使用了Mel频率倒谱系数作为提取特征的方法，并采用了高斯混合模型进行处理。
     
  • 基于MATLAB的GMM语音识别方法
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    本研究采用MATLAB平台，探讨高斯混合模型(GMM)在语音识别中的应用，分析其算法性能并优化参数设置，以提高语音识别精度和效率。 在语音识别领域，使用MATLAB编程的GMM模型发挥了重要作用。该方法采用高斯混合模型来实现。
     
  • 基于MFCC的GMM说话人识别方法.rar
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    本资源探讨了基于Mel频率倒谱系数（MFCC）和高斯混合模型（GMM）的说话人识别技术。研究内容包括特征提取、模型训练及验证，适用于语音处理与安全认证领域。 基于MFCC的GMM语音识别Matlab源码将整个识别过程模块化处理，每个部分都设计为一个独立子函数，便于理解和移植。经过测试证明该代码非常实用。
     
  • 基于SVM的掌纹识别方法
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    本研究提出了一种基于支持向量机(SVM)的掌纹识别技术，通过优化特征提取和分类算法，显著提升了生物认证的安全性和准确性。 采用Gabor_Palm函数提取掌纹图像的能量特征，并将得到的结果分块，分别计算每块的均值和方差作为特征向量。特征向量的长度为160。然后使用Gabor_SVM进行分类，同时利用了SVM工具箱的功能。
     
  • 关于声纹识别的PPT...
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    本PPT探讨了声纹识别技术的基本原理、发展历程及其在安全认证和语音识别领域的应用现状与未来趋势。 声纹识别是一种生物特征识别技术，它利用每个人的嗓音特性来确认或验证个人身份，在安全、智能家居、智能助手、电话银行、虚拟助理等多个领域都有广泛应用。本PPT将深入探讨声纹识别的核心原理、工作流程、技术优势以及实际应用。 一、声纹识别的基本原理 声纹是基于个体语音信号的独一无二模式，它包含了发音人的生理（如喉部结构和牙齿形状）及发音习惯等信息。声纹识别系统通常包括预处理、特征提取、模型建立和匹配四个步骤： 1. 预处理：对原始语音信号进行降噪、分帧、加窗等操作，以便后续分析。 2. 特征提取：从经过预处理的语音信号中提取关键特征，如梅尔频率倒谱系数（MFCC）和线性预测编码（LPC）等。 3. 模型建立：使用统计建模方法（例如高斯混合模型-GMM、深度神经网络-DNN）构建每个用户的声纹模型。 4. 匹配：将新的语音样本的特征与已建立的声纹模型进行比较，计算相似度以判断是否为同一人。 二、声纹识别的工作流程 1. 训练阶段：收集大量用户的声音样本，并建立相应的声纹模型库。 2. 注册阶段：用户录入自己的声音，系统记录并创建个性化声纹模型。 3. 验证阶段：用户需再次发音，通过比对新发音与注册时的模型来验证身份。 4. 识别阶段：在无需用户再发声的情况下，自动识别和追踪用户的语音特征。 三、声纹识别的技术优势 1. 非侵入性：与其他生物识别技术相比，声纹识别不需要物理接触，用户接受度高。 2. 实时性：适用于电话服务等需要实时响应的应用场景中。 3. 隐私保护：难以复制或伪造的语音信息提高了安全性。 4. 多语言支持：不受限于特定的语言环境，在多语种环境中同样适用。 四、声纹识别的实际应用 1. 安全认证：用于手机解锁、智能家居设备控制以及金融交易验证等场景。 2. 电话服务：银行和电信公司利用该技术提高客户服务效率及安全性。 3. 智能助手：如Siri和Google Assistant，通过声纹识别提供个性化的用户体验。 4. 公共安全：可辅助执法部门追踪嫌疑人或失踪人员。 作为一项先进的生物特征识别技术，声纹识别不仅在日常生活和工作中发挥重要作用，并且还在持续发展和完善中。未来有望在更多领域带来便捷与安全保障。这份PPT将详细解析声纹识别的各个方面，帮助读者深入理解这一技术。