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语音识别的代码

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简介：
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。

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  • 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
    优质
    《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。
     
  • MATLAB中的语音识别代码
    优质
    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。
     
  • 语音识别系统的代码
    优质
    这段简介可以描述为：“语音识别系统代码”指的是用于将人类语音转换成计算机可读文本格式的软件程序源代码。该系统能够通过算法解析音频信号，并将其翻译成相应的文字信息，广泛应用于智能助理、语音搜索等领域。 语音识别系统的代码采用MATLAB版本编写，该系统能够实现说话人的语音识别功能，并且可以识别不同的单词。
     
  • 语音情感识别的Matlab源代码, 基于Matlab的语音识别代码示例
    优质
    本项目提供了一套基于Matlab环境下的语音情感和内容识别源代码。其中包括了语音信号处理的基础算法、特征提取方法以及分类器设计，为研究人员提供了便捷的学习与开发平台。 利用MATLAB进行语音情感识别，通过分析特征空间来确定该语音包含的离散情感。
     
  • 语音识别代码讲解
    优质
    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。
     
  • Java语言的语音识别源代码
    优质
    这段简介可以描述为：Java语言的语音识别源代码提供了使用Java编程语言实现的语音识别功能的相关代码。这些资源对于开发者来说非常有用，可以帮助他们构建具备语音识别能力的应用程序。 语音识别源码（Java）ASR Speaker Recognition Enhanced Voice Conference 作者：Yancheng Li, Liang Wei, Zhaoyuan Zhang
     
  • 语音情感识别的Matlab源代码, 基于Matlab的语音识别代码, Matlab源码.zip
    优质
    本资源提供一套基于MATLAB实现的语音情感识别代码，包含详细的注释和必要的数据集引用说明。通过该工具包，用户可以深入理解语音信号处理及情感分析技术，并应用于实际研究项目中。 语音情感识别（matlab源代码）：基于matlab的语音识别代码及matlab源码。
     
  • 语音情感识别的Matlab源代码, 基于Matlab的语音识别代码, Matlab源码.zip
    优质
    本资源包含基于Matlab实现的语音情感及语音识别源代码。内容涵盖信号处理、特征提取与分类器设计，适合科研学习使用。 语音情感识别（matlab源代码），基于matlab的语音识别代码，包含在matlab源码.zip文件中。