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GMM和HMM的语音识别及说话人识别源码

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简介：
本项目包含基于GMM和HMM模型的语音识别与说话人识别代码，适用于研究与教学用途，助力深入理解相关算法原理。 该压缩包包含一个完整的语音识别程序的代码，使用了经典的GMM和HMM模型，并且完全用MATLAB实现。附件还包含了详细的文档，介绍了基本原理以及如何使用源码。这个项目是学习语音识别的基础资料之一，稍作修改即可用于说话人识别研究。

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  • GMM和HMM的语音识别及说话人识别源码
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    本项目包含基于GMM和HMM模型的语音识别与说话人识别代码，适用于研究与教学用途，助力深入理解相关算法原理。 该压缩包包含一个完整的语音识别程序的代码，使用了经典的GMM和HMM模型，并且完全用MATLAB实现。附件还包含了详细的文档，介绍了基本原理以及如何使用源码。这个项目是学习语音识别的基础资料之一，稍作修改即可用于说话人识别研究。
     
  • 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GMM-HMM的语音识别技术
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    本研究探讨了运用高斯混合模型与隐马尔可夫模型结合的技术，用于改进语音识别系统的准确性和效率。 语音识别技术的发展结合了GMM-HMM模型的传统方法与人工智能的进步。在ASR（自动语音识别）领域，这种融合方式促进了系统的性能提升和技术的创新。
     
  • 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。
     
  • 基于MFCC与GMM的说话人识别
    优质
    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。
     
  • 【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。
     
  • 基于GMM的说话人识别(C语言实现)
    优质
    本项目采用C语言实现了基于高斯混合模型(GMM)的说话人识别系统，旨在通过语音特征提取与建模技术准确鉴别不同说话人的身份。 基于GMM的说话人识别系统包括了GMM.C和MFCC.C两个源文件及其对应的头文件。
     
  • GMM-UBM说话人识别模型简介
    优质
    GMM-UBM说话人识别模型是一种基于高斯混合模型和通用背景模型的技术，用于通过分析语音特征实现对特定说话人的身份确认。 本段落详细介绍了用于说话人识别的GMM-UBM模型，包括处理流程和模型训练方法。
     
  • 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
    优质
    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。