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【语音识别技术】利用MFCC与GMM特征的GUI实现.md

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简介：
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。

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  • 【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。
     
  • 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。
     
  • 【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。
     
  • 【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
    优质
    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。
     
  • 基于MFCC特征的DTW语音识别
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    本研究探讨了利用MFCC（梅尔频率倒谱系数）特征结合DTW（动态时间规整）算法进行语音识别的方法，旨在提升不同说话人之间的语音匹配准确度。 DTW算法与Matlab自带的算法类似，只是不需要转置矩阵。不过二者计算出的结果不同，具体的差异效果需要进一步测试。
     
  • 【语音识别】利用MFCC特征与模板匹配算法的Matlab代码（附带GUI）
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    本项目提供基于MFCC特征和模板匹配算法的语音识别Matlab代码，并包含图形用户界面(GUI)，便于使用者操作和研究。 基于mfcc特征模板匹配算法实现语音识别的matlab源码及GUI界面设计文档。
     
  • 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。