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代码_string19h_基于说话人的语音聚类分离技术

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简介：
本项目基于说话人的语音聚类分离技术利用先进的信号处理和机器学习算法，实现对混合音频中各说话人声音的有效识别与独立提取。 实现说话人分割聚类功能，该功能提供了一段录音进行处理。

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  • 代码_string19h_基于说话人的语音聚类分离技术
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    本项目基于说话人的语音聚类分离技术利用先进的信号处理和机器学习算法，实现对混合音频中各说话人声音的有效识别与独立提取。 实现说话人分割聚类功能，该功能提供了一段录音进行处理。
     
  • 基于PyAudioAnalysis的说话人聚类源码
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    本项目采用Python库PyAudioAnalysis进行音频信号处理与分析，实现对说话人的自动分类。代码适用于语音识别和说话人验证等领域研究。 语音特征提取、分类、分割及其应用。
     
  • VoiceSplit：语音分离技术
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    VoiceSplit是一种先进的语音分离技术，能够从混杂的声音中精确提取单个说话人的声音信号，在多人对话录音分析、个性化音频内容制作等领域展现出巨大潜力。 我们在Pytorch VoiceFilter项目中的非官方实现是针对SCC5830最终项目的图像处理部分，在ICMC/USP进行的。我们计划首先使用LibriSpeech数据集，但为了适应这个任务需求，我们需要生成包含声音重叠的音频。 我们的改进之处在于：在计算过程中采用了Si-SNR与PIT替代了Power Law压缩损失函数，因为这种方法能够帮助我们取得更好的结果（对比分析请参见相关报告）。此外，在激活函数的选择上使用了MISH而非ReLU，并且这一步骤也对性能提升有显著贡献。
     
  • 基于MFCC的说话人语音识别（MATLAB）
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    本项目运用MATLAB编程环境，采用梅尔频率倒谱系数(MFCC)技术进行特征提取，实现高效的说话人语音识别系统开发。 课设找到的代码并添加了注释，编写了学习文档及相关内容扩充，对于入门来说应该是很有帮助的。感谢原代码提供者。希望这份文件可以被更多人使用，并且程序一直保持可用状态。
     
  • 基于I-Vector的说话人识别技术
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    本研究探讨了I-Vector方法在说话人识别中的应用，通过分析语音特征提取与建模过程，评估其在不同场景下的准确性和鲁棒性。 基于i-vector的说话人识别系统包括以下目录： - ./doc/：该目录包含生成i-vectors的相关文档。 - ./gmm/：用于存储通用背景模型（Universal Background Model）的文件夹。 - ./iv/：存放提取出的i-vectors的文件夹。 - ./mat/：用于保存矩阵对象的目录。 - ./ndx/：用来储存索引文件。
     
  • 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。
     
  • 说话人语音识别-Speech Recognition MATLAB代码.zip
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    本资源提供了一个基于MATLAB实现的说话人语音识别系统代码，适用于研究和学习语音信号处理及机器学习算法在语音识别中的应用。 基于MATLAB的说话人语音识别系统利用了mfcc、train、test数据以及主程序进行开发。
     
  • 基于PCA特征提取的Matlab代码-说话人分类（Speaker Diarization）
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    本项目利用主成分分析(PCA)进行特征降维与提取，并通过MATLAB实现说话人的自动分类(Speaker Diarization)，提升语音识别系统的准确性和效率。 PCA特征提取的MATLAB代码用于音频特征提取、分类、分割及应用的Python库此文档包含一般信息。单击此处获取完整的wiki消息 2016年9月：新增分段分类器（来自sklearn）：随机森林、额外树和梯度提升 2016年8月：更新：不再使用mlpy，通过scikit-learn执行SVM、PCA等操作。简化依赖项。 2016年1月：关于pyAudioAnalysis的PLOS-One论文（请引用） 一般而言，pyAudioAnalysis是一个Python库，涵盖了广泛的音频分析任务。利用pyAudioAnalysis可以进行以下工作： 提取音频特征和表示（如mfccs、频谱图、色谱图） 对未知声音进行分类 训练及评估音频片段的分类器 检测音频事件并从长录音中排除静音期 执行监督分割（联合分割-分类） 执行无监督分割（例如说话人分类） 提取音频缩略图 训练和使用音频回归模型（如情绪识别） 应用降维来可视化音频数据及内容相似性 安装： 依赖：pip
     
  • 基于语音量化(VQ)的说话人识别.zip
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    本项目探讨了利用语音量化技术进行说话人识别的研究与应用，旨在通过分析和处理音频数据中的特征信息来准确辨识不同说话人的身份。 使用VQ适量量化技术对说话人进行识别，并成功将其应用于门禁系统领域。该程序采用MATLAB GUI界面开发，能够根据人的声音确认身份并控制门锁的开启。此外，还可以实现添加或删除说话人等功能。这项工作与我的博客文章《基于VQ矢量量化的说话人识别（应用于门禁识别）》相配套，希望能为大家提供帮助。
     
  • 基于CNN的连续语音说话人识别研究
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    本研究探讨了利用卷积神经网络（CNN）进行连续语音说话人识别的有效性，通过分析不同架构对性能的影响，提出了一种优化模型以提高识别准确率。 近年来，随着社会生活水平的提高，人们对机器智能人声识别的要求也越来越高。在说话人识别研究领域中，高斯混合—隐马尔可夫模型（GMM-HMM）是最为重要的模型之一。然而由于该模型对大量语音数据建模的能力较差，并且对于噪声环境下的适应性不强，其发展遇到了瓶颈。 为了克服这些问题，研究人员开始转向深度学习技术的研究应用。他们引入了卷积神经网络（CNN）来解决连续语音说话人识别的问题，并提出了CSR-CNN算法。这种算法通过提取固定长度、符合语序的语音片段，在时间线上形成有序的语谱图；然后利用CNN模型从这些数据中抽取特征序列，再经过奖惩函数对所得到的不同组合进行评估和优化。 实验结果显示，相较于传统的GMM-HMM方法，CSR-CNN在连续—片段说话人识别任务上取得了更佳的效果。