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基于MFCC的GMM语音识别方法

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简介：
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。

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  • 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MFCC的GMM语音识别.zip_epdbyvol_firmvnm_mfcc_gmm_语音识别技术研究
    优质
    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。
     
  • 基于语音的性别识别研究：利用MFCC与GMM的方法
    优质
    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MATLAB的GMM语音识别方法
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    本研究采用MATLAB平台，探讨高斯混合模型(GMM)在语音识别中的应用，分析其算法性能并优化参数设置，以提高语音识别精度和效率。 在语音识别领域，使用MATLAB编程的GMM模型发挥了重要作用。该方法采用高斯混合模型来实现。
     
  • 基于MFCC的GMM说话人识别方法.rar
    优质
    本资源探讨了基于Mel频率倒谱系数（MFCC）和高斯混合模型（GMM）的说话人识别技术。研究内容包括特征提取、模型训练及验证，适用于语音处理与安全认证领域。 基于MFCC的GMM语音识别Matlab源码将整个识别过程模块化处理，每个部分都设计为一个独立子函数，便于理解和移植。经过测试证明该代码非常实用。
     
  • GMM_Digital_Voice_Recognition：利用GMM和MFCC特征实现0-9数字的语音识别，GMM，MFCC，...
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • 【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。
     
  • 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。
     
  • 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。