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语音识别代码讲解

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简介：
本课程详细解析了语音识别技术的核心原理与实现方法，通过实际代码示例带领学习者逐步构建和优化语音识别系统。 这是一个说话人识别的MATLAB源代码，提供了MFCC和SBC两种特征选择，并使用了GMM进行模式匹配。在测试包含80人的数据库中，MFCC的识别正确率为80%，而SBC的识别正确率约为40%左右。

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  • 语音识别代码讲解
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    本课程详细解析了语音识别技术的核心原理与实现方法，通过实际代码示例带领学习者逐步构建和优化语音识别系统。 这是一个说话人识别的MATLAB源代码，提供了MFCC和SBC两种特征选择，并使用了GMM进行模式匹配。在测试包含80人的数据库中，MFCC的识别正确率为80%，而SBC的识别正确率约为40%左右。
     
  • DFCNN_语音识别演讲理解
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    DFCNN是一种用于语音识别和演讲理解的技术或模型，结合了深度学习与卷积神经网络的优势，旨在提高对复杂音频数据的理解能力。 SpeechRecognition_DFCNN 是一种利用深度卷积神经网络（DFCNN）进行语音识别的技术方法。该技术通过构建特定的神经网络架构来提高语音信号处理能力，并在实际应用中取得了良好的效果。这种方法可以有效提取音频特征并进行模式分类，从而实现对复杂环境下的高质量语音识别任务。
     
  • 语音识别课程讲义
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    《语音识别课程讲义》是一份系统介绍语音识别技术原理与应用的教学资料，涵盖信号处理、模式匹配及深度学习等核心内容。适合计算机科学与工程专业的学生和相关领域技术人员参考使用。 语音识别课件由上海交通大学吴亚栋教授编写。
     
  • 语音识别的代码
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    本项目专注于开发和优化语音识别技术的应用程序代码，旨在提高人机交互的便捷性和准确性。 使用HMM分类器进行语音识别包括特征提取、特征选择、建立分类器以及最终的识别过程。
     
  • 语音识别的源代码
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    《语音识别的源代码》是一份详细的编程资源，涵盖了构建和训练语音识别系统的全过程。适合开发者深入学习与实践。 语音识别源代码基于凌阳61开发，包括预处理、特征参数提取及匹配识别等功能。
     
  • GMM语音识别_gmm语音识别_男女声识别_GMM语音_gmm语音_声音识别
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    本项目致力于开发高精度的GMM语音识别系统，专门针对男女不同声线进行优化，实现高效准确的声音识别功能。 基于GMM的语音识别技术能够辨别音频文件中的性别，并将其打印出来。该系统可以一次性读取多个音频文件，并将结果通过文本档案展示。
     
  • TensorFlow语音识别完整代码
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    本项目提供了一个使用TensorFlow实现的完整的语音识别系统代码库，包括数据预处理、模型训练和评估等模块。 完整的TensorFlow语音识别代码示例，已经过亲测可用。该代码涵盖了从训练到识别的整个过程。
     
  • MATLAB中的语音识别代码
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    本项目提供基于MATLAB环境下的语音识别示例代码，涵盖信号处理、特征提取及模式匹配等关键技术环节。 基于DTW算法的MATLAB语音识别代码，已经通过实验验证。
     
  • MATLAB情感语音识别代码
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    本项目提供一套基于MATLAB的情感语音识别代码，涵盖信号处理、特征提取及机器学习模型训练等步骤，助力研究人员和工程师快速搭建高效的情感分析系统。 语音情感识别通过建立特定人语音情感数据库、提取语音情感特征以及设计分类器来实现一个初步系统。对于单个特定个体，该系统能够识别平静、悲伤、愤怒、惊讶与高兴五种情绪状态，除了愤怒和高兴之间可能产生混淆之外，各类别之间的区分特性良好，平均分类正确率为93.7%。而对于由三个特定人组成的群体，则可以准确识别平静、愤怒及悲伤三种情感类别，并且这些类别的区分特征同样明显，整体的平均分类准确性达到了94.4%。该系统采用混合高斯分布模型进行情感分类。
     
  • MATLAB中的语音识别代码
    优质
    本段落介绍在MATLAB环境下实现的语音识别代码，涵盖数据预处理、特征提取及模型训练等关键步骤。 第十二章介绍了录音的相关内容，而第十三章则涵盖了语音识别技术的讨论，包括特定人语音识别中的DTW算法及其在MATLAB上的实现方法，以及非特定人语音识别中HMM算法的应用及其实现过程。