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基于HMM的孤立字语音识别系统的Matlab实现，含数据集和源码

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简介：
本项目采用隐马尔可夫模型（HMM）技术，在MATLAB平台上实现了高效的孤立字语音识别系统，并提供了详尽的数据集及源代码。 基于隐马尔可夫模型（HMM）的孤立字语音识别系统的Matlab实现，包括数据集及源码。

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  • 基于HMM的孤立字语音识别系统的Matlab实现，含数据集和源码
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    本项目采用隐马尔可夫模型（HMM）技术，在MATLAB平台上实现了高效的孤立字语音识别系统，并提供了详尽的数据集及源代码。 基于隐马尔可夫模型（HMM）的孤立字语音识别系统的Matlab实现，包括数据集及源码。
     
  • 基于HMM的孤立字(词)语音识别系统
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    本项目构建了一个基于隐马尔可夫模型（HMM）的孤立字（词）语音识别系统，旨在实现高效准确的语音转文本功能。通过分析音频信号中的特征参数，并结合语言学知识优化模型结构与训练过程，该系统能够有效地区分并识别给定词汇表内的独立发音单元。 利用HMM的孤立字（词）语音识别程序可以实现对单独发音的汉字或词语进行有效的语音识别。这种方法在处理单个词汇的语音输入时表现出色，能够准确地将音频信号转换为文本形式。通过建立每个字或词对应的HMM模型，并对其进行训练和优化，该系统能够在多种应用场景中提供可靠的服务。
     
  • 基于DTW和MFCC的孤立字语音识别MATLAB实现
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    本研究采用MATLAB平台，结合动态时间规整(DTW)与梅尔频率倒谱系数(MFCC)技术，实现了高效的孤立字语音识别系统。 训练程序让用户依次说出数字0到9，并将这些数字的特征矢量时间序列作为模板存储在模板库中；识别程序则会将输入语音的特征矢量时间序列与模板库中的每个模板进行相似度比较，选择最匹配的一个作为最终识别结果输出。
     
  • 基于HMM的非特定人孤立词语音识别的MATLAB实现代码
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    本项目为基于隐马尔可夫模型（HMM）的非特定人孤立词语音识别系统在MATLAB环境下的具体实现。通过此代码，用户可以构建、训练及测试简单的语音识别应用。 基于MATLAB的HMM非特定人孤立词语音识别系统包含完整的语音库及程序代码，可以直接运行。该系统使用了Voicebox函数库中的HMM相关功能，并且通过点击test文件即可开始测试。
     
  • 基于HMM的孤立字语音识别实验分析RAR文件
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    本研究通过HMM模型进行孤立字语音识别实验，并对实验数据进行了详细的分析。相关结果和讨论已打包于RAR文件中。 基于隐马尔可夫模型（HMM）的孤立字语音识别实验主要研究了如何利用该模型进行单个汉字或单词的自动识别。通过这一方法，可以有效提高在特定词汇表内的语音命令识别准确率，并为更复杂的连续语音识别系统奠定基础。
     
  • 基于HMM的数字语音识别(Matlab实现)
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    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。
     
  • 【语音识别】利用隐马尔可夫模型(HMM)实现孤立字语音识别的Matlab代码.md
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    本Markdown文档提供了一套基于隐马尔可夫模型（HMM）的孤立字语音识别系统MATLAB代码，旨在帮助学习者理解和实现基础的语音识别技术。 基于隐马尔可夫模型（HMM）的孤立字语音识别matlab源码 该文档介绍了如何使用MATLAB实现基于隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）的孤立字语音识别系统。通过详细讲解和提供代码示例，帮助读者理解并应用这一技术进行实际项目开发或研究工作。
     
  • 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。
     
  • 基于STM32的孤立词语音识别系统
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    本项目设计并实现了一个基于STM32微控制器的孤立词语音识别系统。通过嵌入式技术和数字信号处理算法，该系统能够准确识别预设词汇，适用于智能家居、安防等领域。 STM32实现孤立词语音识别系统。