Advertisement

使用MATLAB算法进行声纹识别,并具有图形用户界面。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
通过使用MATLAB技术,可以完成声纹识别任务。具体而言,该方法首先提取声音信号的MFCC特征,进而构建出具有代表性的特征向量。随后,利用语音训练过程,对后续的测试语音数据进行识别处理。这种方法不仅能够准确地识别出训练过程中所包含的声音样本,还能有效地识别出训练库之外的新声音。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • MATLAB车牌.zip
    优质
    这是一个基于MATLAB开发的车牌识别系统图形用户界面项目文件。它提供了便捷的人机交互方式来执行图像处理和模式识别技术,帮助实现自动化的车牌检测与字符识别功能。 MATLAB车牌识别系统配备了GUI界面,并且每个步骤都有运行图展示,界面设计丰富、详细注释便于理解,可以提供详细的答疑服务。该系统还可以实现语音播报功能以及库外识别预警等功能,在夜间或雾霾天气等复杂环境下也能正常工作。
  • MATLAB交通标志.zip
    优质
    本资源提供了使用MATLAB开发的交通标志识别系统图形用户界面程序包,包含相关代码和示例数据集。 使用MATLAB进行交通标志识别,输入视频并对其视频流进行分析。可以制作GUI界面,并实现对蓝色、黄色和红色的交通标志的识别功能。
  • 使MATLAB神经网络数字,包含训练、
    优质
    本项目利用MATLAB平台搭建神经网络模型,实现对数字图像的自动识别。涵盖模型训练过程、分类识别功能,并开发了用户友好的图形操作界面。 在MATLAB中实现神经网络的数字识别功能包括训练阶段和识别阶段,并且包含图形用户界面。
  • MATLAB
    优质
    MATLAB图形用户界面计算器是一款基于MATLAB开发的交互式计算工具,提供直观的操作界面和强大的数学运算功能,适用于工程、科学等领域的数值分析与编程。 我用GUI制作了一个简易计算器,可以进行基本的数学运算以及进制间的转换。
  • MATLAB
    优质
    本项目为一款基于MATLAB开发的图形用户界面计算器,提供直观的操作环境与强大的计算功能,适用于工程、科学及数学领域的快速运算和复杂问题求解。 使用MATLAB图形用户界面实现计算器功能有助于初学者理解如何应用MATLAB进行图像用户界面的设计与开发。
  • 基于MATLAB实现及展示
    优质
    本项目采用MATLAB平台开发,旨在探索并实现高效的声纹识别算法。通过深入分析语音信号特征,结合先进的机器学习技术,构建了准确度高的声纹模型,并设计友好的用户界面进行结果展示与交互。 在MATLAB中实现声纹识别可以通过提取声音信号的MFCC特征,并形成特征向量,然后利用训练语音数据对测试语音进行识别。该方法不仅可以识别出训练库内的声音,还能辨别训练库外的声音。
  • MATLAB
    优质
    本项目利用MATLAB软件开发了一套高效的指纹识别系统,通过图像处理技术提取并匹配指纹特征点,实现身份验证功能。 这段内容是关于基于MATLAB的指纹识别项目。该项目包含了一套用于特征提取的MATLAB代码以及一篇参考论文设计文档。需要指出的是,虽然提供的MATLAB程序完成了指纹特征提取的功能,但并未实现整个识别流程。因此,该代码较为简单,适合初学者使用;而对于经验丰富的开发者来说,则可能缺乏足够的挑战性。
  • 使Python PyQt5开发的花卉系统源码,支持17类花卉
    优质
    本项目采用Python和PyQt5框架构建,是一个具备图形化界面的花卉识别应用,能够准确辨识包含在内的17种不同类型花卉。 基于Python PyQt5实现的花卉识别系统源代码可以识别17种花,并带有图形用户界面(GUI)。可识别的花朵包括风铃草、毛茛、款冬、牛至、藏红花、水仙花、雏菊、蒲公英、贝母、鸢尾花、百合、三色堇、雪花莲、向日葵、虎尾兰、郁金香和风信子。
  • later-GMM.zip_later-GMM_matlab_
    优质
    本资源包提供了一种基于GMM(高斯混合模型)的声纹识别算法及其实现代码,适用于MATLAB环境。通过训练和验证语音数据集中的说话人特征,实现高效的个人身份认证功能。 在毕业设计中,我开发了一些关于声纹识别的程序,并且这些程序的表现相当不错。
  • Python手势系统
    优质
    Python手势识别图形用户界面系统是一款利用Python开发的手势控制软件,它结合了先进的机器学习算法与直观易用的GUI设计,旨在为用户提供高效、便捷的操作体验。该系统适用于多种应用场景,包括智能家居控制、虚拟现实交互等,极大提升了人机互动的自然流畅度和效率。 该项目运行一个图形用户界面,通过打开系统摄像头捕捉视频帧作为图像输入,并识别其中的手势。最终输出将使用IBM的文本到语音API转换为语音。