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GMM语音识别_gmm语音识别_男女声识别_GMM语音_gmm语音_声音识别

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简介：
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。

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  • GMM语音识别_gmm语音识别_男女声识别_GMM语音_gmm语音_声音识别
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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。
     
  • 语音识别-现场录音_Matlab语音识别_声音性别判断_音频识别_
    优质
    本项目运用Matlab开发，实现对现场录音进行语音识别及声音性别判断，涵盖音频预处理、特征提取与分类算法。 通过现场录制音频来辨别男女的声音。
     
  • CCS语音识别_yuyin.rar_语音识别
    优质
    CCS语音识别_yuyin.rar是一款针对语音识别技术开发的应用资源包。它提供了一套完整的解决方案，帮助开发者和研究者有效提升语音识别系统的性能与准确性。 语音识别程序可以在VC环境下运行，也可以在CCS中运行。
     
  • 男声女声识别_GUI_男生女生识别_声音辨别_meatqm6
    优质
    本工具是一款用于识别语音性别的人工智能应用，能够快速准确地区分录音中的男性和女性声音。适用于各类语音数据处理场景。 基于MATLAB GUI的男生和女生声音识别系统包含一个用户界面，并附带了用于测试的声音文件，使用起来非常方便。
     
  • 男声转童声代码.zip_MATLAB_语音识别
    优质
    本项目为MATLAB环境下实现的男声转换成童声的代码包，适用于语音信号处理和语音识别技术的研究与开发。 使用MATLAB可以实现声音变换功能，包括将女声变为男声、男声变为女声或童声以及变更为老人的声音。
     
  • Matlab匹配滤波代码-性别语音识别:判断声音为男声或女声
    优质
    本项目采用MATLAB编写匹配滤波器，用于分析和区分不同性别的语音信号特征，实现自动识别声音是来自男性还是女性。 在MATLAB中实现匹配滤波器用于识别男女语音，并为此项目创建了一个基于MATLAB的GUI应用程序。该应用介绍了典型的男性基本频率范围为85Hz到180Hz，女性的基本频率则位于165Hz至255Hz之间。 **方法一：** 使用内置音高功能`[f0,inx] = pitch(audioIn, fs)`来直接返回输入音频文件在采样率fs下的基本频率f0。因此，我们可以将此值与165Hz进行比较以判断声音是男性还是女性的。这种方法仅适用于MATLAB 2018版本。 运行`Male_Female_inbuilt_pitch.m`文件可以使用该方法来标识性别。 **方法二：** 通过运行`Male_Female_VoiceRecognizer.m`文件，利用Simulink实施进行识别。在Simulink中，“来自多媒体文件”块被用来作为输入采样音频，每个音频通道包含3500个样本。这些数据随后传递到下一个模块，在此计算每帧的频率。 以下是用于该功能的代码： ```matlab function y = fcn(x) Fs = 44100; coder.extrinsic(butter); % 包含butter函数 ``` 这种方法利用了Simulink来处理音频信号，并通过设计滤波器等步骤来进行性别识别。
     
  • MATLAB男女声音识别源代码_信号处理与声音识别_
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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
     
  • MATLAB中的男女声音识别
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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。