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基于Python的说话人识别实验与开发

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简介：
本项目旨在探索和实现基于Python的说话人识别技术，通过声学特征提取、模型训练及评估等环节，深入研究并优化说话人识别算法。 Auto Speaker Recognition的main.py是测试文件testaudio_record.py的主要部分，用于从麦克风录制音频。count_days.py计算两个日期之间的天数（例如2011年8月5日到2016年9月3日）。mfcc_feature.py从wav文件中提取MFCC特征。SGD.model是在训练集上经过训练的模型，准确率为70%。util.py包含最实用的功能函数。数据分为训练和测试两部分：训练数据占所有数据的75%，而测试数据占25%，并且与训练集没有重叠。classification_SGD.py是主要分类功能文件，并使用SGD进行分类。

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  • 基于Python的说话人识别实验与开发
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    本项目旨在通过Python进行说话人识别技术的研究与实践，涵盖特征提取、模型训练及评估等环节，致力于探索高效准确的语音处理算法。 Auto Speaker Recognition的main.py是测试文件testaudio_record.py的主要文件，负责从麦克风录制音频。count_days.py用于计算两个日期之间的天数（例如20110805到20160903）。mfcc_feature.py从wav文件中提取MFCC特征。 SGD.model是在训练集上经过训练的模型，并达到70%准确率。util.py包含了最常用的功能函数。 数据分为两部分：train（占所有数据的75%）和test（剩余25%，不与train重叠）。classification_SGD.py是主要分类功能文件，使用sklearn中的SGD方法，在迭代10,000次后达到70%准确率。classification_BNB.py采用sklearn的naive_bayes BernoulliNB模型，仅达56%准确率；而classification_DT.py使用的则是sklearn tree.DecisionTreeClassifier模型，也只达到了63%。 分类方法中还包括了使用GradientBoostingClassifier（在n_estimators=1000时达到最佳76%，但生成大量模型组件需要存储）和naive_bayes GaussianNB的分类器（同样仅达63%准确率）。vote_result.py则添加了一个投票决策机制，每个方法根据其准确性获得一定票数来决定最终答案，在测试集上实现了96%的正确率。
     
  • 基于Python的说话人识别实验与开发
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    本项目旨在探索和实现基于Python的说话人识别技术，通过声学特征提取、模型训练及评估等环节，深入研究并优化说话人识别算法。 Auto Speaker Recognition的main.py是测试文件testaudio_record.py的主要部分，用于从麦克风录制音频。count_days.py计算两个日期之间的天数（例如2011年8月5日到2016年9月3日）。mfcc_feature.py从wav文件中提取MFCC特征。SGD.model是在训练集上经过训练的模型，准确率为70%。util.py包含最实用的功能函数。数据分为训练和测试两部分：训练数据占所有数据的75%，而测试数据占25%，并且与训练集没有重叠。classification_SGD.py是主要分类功能文件，并使用SGD进行分类。
     
  • Python语言下的说话人识别实验与开发实践
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    本书通过Python语言详细介绍了说话人识别的技术原理和实现方法，并提供了丰富的实验案例和实战项目。 Auto Speaker Recognition main.py the main file for test audio_record.py record audio from microphone count_days.py counts days between two dates. For example, 20110805 and 20160903. mfcc_feature.py extracts mfcc features from wav files SGD.model* the trained model on the training set with an accuracy of 70% util.py contains the most useful functions train training data is 75% of all the available data test testing data is 25% of all the available data and does not overlap with the training set. classification_SGD.py the main classification function file, it uses
     
  • 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
     
  • 基于Python的说话人识别系统
    优质
    本项目构建于Python编程语言之上，开发了一套有效的说话人识别系统。利用先进的语音处理技术和机器学习算法，该系统能够精准地从音频中辨别不同说话人的身份。通过训练大量的语音样本数据，系统达到了高准确率的识别效果，在多种应用场景下展现出了优秀的性能和稳定性。 本项目包含了所有代码和音频资源以及详细的代码注释。 1. 尽管该项目在某些方面还不够完善，并且存在一些编码上的缺陷，但我认为其创新性很强，总体工作量较大。 2. 项目的实际应用背景包括： - 语音锁 - 声纹识别 - 身份验证 3. 可以改进的地方有：优化分类算法和增加用户界面等。
     
  • 基于MFCC与GMM的说话人识别
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    本研究探讨了利用梅尔频率倒谱系数（MFCC）和高斯混合模型（GMM）进行说话人识别的有效性，通过分析语音特征实现对不同说话人的准确辨识。 go.m为主程序。本算法基于Mfcc和Gmm进行说话人识别，测试文件夹中的语音数据来自实验室成员陈蕴谷、梁建娟、胡业刚、熊可、颜小运的真实录音。部分代码采用了台湾张智星先生编写的sar和dcpr工具箱，在此表示感谢。
     
  • 基于MATLAB与HMM的说话人识别系统
    优质
    本研究构建了一个利用MATLAB平台和隐马尔可夫模型（HMM）技术的先进语音识别系统，专门用于说话人的身份验证。该系统通过分析个人语音特征的独特性来实现高效准确的说话人辨识。 该资源是一款基于MATLAB的说话人识别系统，采用了HMM模型，并且具有很高的识别效率，大家可以放心使用。
     
  • 基于GMM的说话人识别(C语言实现)
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    本项目采用C语言实现了基于高斯混合模型(GMM)的说话人识别系统，旨在通过语音特征提取与建模技术准确鉴别不同说话人的身份。 基于GMM的说话人识别系统包括了GMM.C和MFCC.C两个源文件及其对应的头文件。
     
  • 基于MATLAB的VQ说话人识别系统实现
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    本研究构建了一个基于MATLFAB的矢量量化（VQ）说话人识别系统，利用语音特征进行说话人的自动辨识，旨在提高系统的准确性和效率。 基于MFCC特征参数的VQ说话人识别系统。
     
  • 关于矢量量化的说话人识别实验研究
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    本研究探讨了矢量量化技术在说话人识别中的应用效果，通过实验分析其性能与优势，并与其他方法进行对比。 基于矢量量化（VQ）的说话人识别实验训练过程包括：从训练语音中提取特征矢量，并得到特征矢量集合；利用LGB算法生成码本；通过重复训练进化存储码本。