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【语音识别】利用MFCC和GMM的Matlab源码.md

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简介：
本Markdown文档提供了基于MFCC特征提取与GMM模型训练的语音识别系统Matlab实现代码，适合研究学习。 基于MFCC的GMM语音识别matlab源码 该文档提供了使用Mel频率倒谱系数（MFCC）与高斯混合模型（GMM）进行语音识别的Matlab代码实现细节，包括特征提取、模型训练及测试等步骤的具体操作流程和参数设置方法。

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  • 【语音识别】利用MFCC和GMM的Matlab源码.md
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    本Markdown文档提供了基于MFCC特征提取与GMM模型训练的语音识别系统Matlab实现代码，适合研究学习。 基于MFCC的GMM语音识别matlab源码 该文档提供了使用Mel频率倒谱系数（MFCC）与高斯混合模型（GMM）进行语音识别的Matlab代码实现细节，包括特征提取、模型训练及测试等步骤的具体操作流程和参数设置方法。
     
  • 【语音识别】利用MFCC和GMM的Matlab源码实现.md
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    本文档提供了使用MFCC（Mel频率倒谱系数）特征提取与GMM（高斯混合模型）分类技术，在MATLAB环境下进行语音识别系统的源代码，适合于研究学习和初步应用。 基于MFCC的GMM实现语音识别matlab源码 该文档提供了使用MFCC（梅尔频率倒谱系数）与GMM（高斯混合模型）进行语音识别的Matlab代码示例，旨在帮助研究者或学生理解并实践这一技术方法。
     
  • 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。
     
  • 【语音识别技术】利用MFCC与GMM特征的GUI实现.md
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    本文档探讨了在图形用户界面中应用MFCC（Mel频率倒谱系数）和GMM（高斯混合模型）进行语音识别的技术方法，为开发者提供了一种直观高效的语音识别系统实现途径。 基于MFCC和GMM特征的语音识别系统包含图形用户界面（GUI）。该系统利用了Mel频率倒谱系数（MFCC）提取音频信号中的重要特性，并结合高斯混合模型（GMM）进行模式匹配，实现对语音命令或词汇的有效识别。整个项目设计考虑到了用户体验，通过集成直观易用的GUI来简化系统的操作流程和结果展示。
     
  • 【语音识别】利用高斯混合模型(GMM)的Matlab源码.md
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    本Markdown文档提供了基于高斯混合模型（GMM）的语音识别Matlab实现代码，适合于研究和学习语音信号处理与模式识别技术。 基于高斯混合模型（GMM）的语音识别Matlab源码。这段文字主要介绍了如何使用高斯混合模型进行语音识别，并提供了相关的Matlab代码实现。
     
  • 【声纹识别】基于MFCC的语音识别Matlab源码.md
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    本文档提供了使用MATLAB实现基于MFCC（Mel频率倒谱系数）的声纹识别算法的源代码。文档详细介绍了如何通过提取和分析声音信号中的特征参数来识别人的身份，适用于研究及开发人员学习与应用。 【语音识别】基于MFCC实现声纹识别matlab源码 本段落档提供了使用MATLAB语言通过梅尔频率倒谱系数（MFCC）进行声纹识别的代码示例。文档详细介绍了如何利用MFCC技术来提取音频信号特征，并在此基础上完成声纹识别任务，适用于语音处理和模式识别领域的研究与应用开发工作。 请根据需要自行下载或查阅相关资料以获取完整源码内容及更多细节信息。
     
  • 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。
     
  • 基于语音的性别识别研究：利用MFCC与GMM的方法
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    本研究探讨了通过提取音频信号中的梅尔频率倒谱系数(MFCC)并结合高斯混合模型(GMM)进行性别分类的有效性，为语音处理领域提供了一种新的分析手段。 基于语音的性别识别使用免费的ST美国英语语料库数据集（SLR45）。该数据集中包含10位说话者（5位女性和5位男性）的讲话，每位说话者的录音大约有350句。 在理论声学特征提取中，我们选用梅尔频率倒谱系数（MFCC），因为它们在说话人验证中表现出色。具体步骤如下： - 对信号进行傅立叶变换。 - 使用三角形重叠窗口将上述光谱的功率映射到Mel尺度上。 - 记录每个Mel频率下的对数功率值。 这些特征被用于构建高斯混合模型（GMM）以实现性别识别任务。
     
  • 基于MFCC的GMM语音识别.zip_epdbyvol_firmvnm_mfcc_gmm_语音识别技术研究
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    本项目为基于MFCC特征提取与GMM模型训练的语音识别系统研究。通过MATLAB实现，旨在探索优化MFCC参数及GMM模型结构以提升语音识别精度。 我们实现了基于MFCC的GMM语音识别功能，使用的是Matlab语言。
     
  • 利用MFCC和GMM进行说话人识别- MATLAB实现
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    本项目采用MATLAB实现基于MFCC特征提取与GMM模型训练的说话人识别系统，旨在评估不同配置下的识别性能。 基于MATLAB的说话人识别系统加入了添加噪声的功能，并且测试准确率读取文件路径方便修改。数据库文件夹格式为：speaker\speech_1,speech_2... speaker2\speech_1,speech_2... 对各文件名无具体要求，程序按顺序进行读取。该系统具有很高的识别率，欢迎大家使用。