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使用MFCC和SVM进行说话人性别识别的Matlab代码，包含16个语音文件。

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简介：
本项目致力于构建一个小型语音数据库，包含8位男性和8位女性的语音样本。随后，我们开发了mfcc函数，用于从这些语音数据中提取关键的mfcc特征。这些提取出的特征随后被输入到svm模型中进行训练和测试，从而实现了性别识别功能。为了便于用户体验，我们还设计并创建了一个图形用户界面（GUI），以清晰地展示该系统的各项功能。经过验证，该系统的准确率达到了93.75%。尽管如此，目前代码的功能仍相对基础，还有进一步的优化和完善空间。

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  • 利用MFCC和SVM进行说话人性别识别的Matlab代码（附带16个语音文件）
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    本资源提供基于MFCC特征提取与SVM分类算法实现说话人性别识别的完整Matlab代码，并包含用于测试的16个语音样本。 本项目建立了一个包含8名男性和8名女性的小型语音库，并编写了mfcc函数来提取语音的MFCC特征。然后利用SVM进行训练和测试，实现了性别识别功能。此外还创建了一个GUI用于展示各项功能，正确率为93.75%。代码的功能目前尚比较简单，有待进一步完善。
     
  • 基于MFCC的说话人语音识别（MATLAB）
    优质
    本项目运用MATLAB编程环境，采用梅尔频率倒谱系数(MFCC)技术进行特征提取，实现高效的说话人语音识别系统开发。 课设找到的代码并添加了注释，编写了学习文档及相关内容扩充，对于入门来说应该是很有帮助的。感谢原代码提供者。希望这份文件可以被更多人使用，并且程序一直保持可用状态。
     
  • 基于语音的说话者识别：利用语音MFCC及GMM进行说话人辨识
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    本研究探讨了通过提取语音信号中的梅尔频率倒谱系数（MFCC）并结合高斯混合模型（GMM），实现有效的说话人识别技术，以区分不同说话人的身份。 基于语音的说话人识别使用免费的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名女性和5名男性）的话语，每位说话者的讲话大约有350种。 在理论上的语音特征提取中，我们采用梅尔频率倒谱系数（MFCC），因为它们在说话人验证中提供最佳结果。MFCC通常通过以下步骤得出： 1. 对信号进行傅立叶变换。 2. 使用三角形重叠窗口将获得的光谱功率映射到mel尺度上。 3. 记录每个梅尔频率下的对数功率值。
     
  • 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。
     
  • 【语音识别】利用高斯混合模型(GMM)进行说话人识别的Matlab代码.zip
    优质
    本资源提供了一套基于GMM的说话人识别系统Matlab实现代码，适用于研究与教学用途，帮助学习者深入理解声纹识别技术原理。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的Matlab仿真代码。
     
  • VQ.rar_VQ MFCC_matlab_vq识别_说话人识别_vq mfcc
    优质
    本资源包提供了一种基于矢量量化(VQ)和MFCC特征提取的说话人识别方法的MATLAB实现，适用于语音信号处理研究。 基于VQ的说话人识别系统采用MFCC特征实现。
     
  • 说话人语音识别-Speech Recognition MATLAB代码.zip
    优质
    本资源提供了一个基于MATLAB实现的说话人语音识别系统代码，适用于研究和学习语音信号处理及机器学习算法在语音识别中的应用。 基于MATLAB的说话人语音识别系统利用了mfcc、train、test数据以及主程序进行开发。
     
  • 利用MATLAB进行说话人识别（附源代码）
    优质
    本项目利用MATLAB实现说话人识别系统，通过语音信号处理技术提取特征参数，并采用机器学习方法训练模型以区分不同说话人。包含详细源代码。 语音数据经过预处理后提取特征参数，并训练VQ模型以建立码本库。接着对测试数据集进行说话人识别并输出结果。
     
  • GMM和HMM的语音识别及说话人识别源码
    优质
    本项目包含基于GMM和HMM模型的语音识别与说话人识别代码，适用于研究与教学用途，助力深入理解相关算法原理。 该压缩包包含一个完整的语音识别程序的代码，使用了经典的GMM和HMM模型，并且完全用MATLAB实现。附件还包含了详细的文档，介绍了基本原理以及如何使用源码。这个项目是学习语音识别的基础资料之一，稍作修改即可用于说话人识别研究。