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利用MFCC和GMM进行说话人识别- MATLAB实现

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 利用GMM模型进行说话人识别
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    本文探讨了使用高斯混合模型（GMM）技术在语音信号处理中的应用，专注于通过分析声音特征来进行准确的说话人识别。 基于GMM模型的说话人识别项目包含详细的论文、代码及代码注释、测试语音文件、答辩PPT以及实验报告，内容非常详尽，提供一站式服务，值得下载！
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 【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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。