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Matlab利用MFCC音乐特征匹配，并结合DTW算法进行识别（包含图形用户界面设计）。

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简介：
该项目包含Matlab MFCC音乐特征匹配与动态时间规整（DTW）算法识别的代码，并附带了图形用户界面（GUI）的设计。由于该代码的开发时间较长，可能并未完整上传，因此无法保证其运行效果，主要供学习和研究目的提供参考。请注意，MATLAB中的GUI功能已被废弃，因此不建议采用此方式，而是推荐使用MATLAB的APP Designer进行开发。

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  • 基于MATLAB的MFCC音乐特征匹配及DTW算法识别（含GUI设计）
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    本项目利用MATLAB开发了一套集成了梅尔频率倒谱系数(MFCC)和动态时间规整(DTW)算法的音乐特征匹配系统，并附带图形用户界面(GUI)，以实现高效、准确的音乐识别功能。 Matlab MFCC音乐特征匹配与DTW算法识别（含GUI设计）项目的源代码可能不完整，时间久了上传的代码可能无法保证使用效果，仅供学习参考。由于MATLAB已废弃GUI功能，建议改用APP Designer进行开发。
     
  • 【语音识别】利用MFCC特征与模板匹配算法的Matlab代码（附带GUI）
    优质
    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。
     
  • 利用MATLAB进行图像特征匹配
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    本项目旨在探索和实践使用MATLAB软件对图像中的关键特征点进行检测、描述及匹配的技术方法，通过编程实现高效的图像识别与处理。 利用MATLAB实现遥感影像图片特征点的匹配，并在图像上清晰地显示这些匹配的特征点。
     
  • 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。
     
  • 基于MFCC和DTW的语音识别算法设计-Matlab
    优质
    本项目旨在利用Matlab平台实现一种结合梅尔频率倒谱系数（MFCC）与动态时间规整（DTW）技术的语音识别算法，以提高语音模式匹配的准确性。 语音识别算法主要包括特征提取、统计建模和识别技术几个关键方面。这里使用MFCC+DTW算法来实现语音识别，并给出相关代码示例。更多细节可以参考我的博客文章，其中对这一过程进行了详细的介绍。
     
  • 利用MATLAB进行图像特征点匹配与筛选
    优质
    本研究运用MATLAB软件探讨并实现图像间的特征点检测、匹配及优化筛选技术，旨在提升图像识别和处理效率。 使用MATLAB编译器实现图像特征点的匹配，并对匹配后的特征点进行筛选。
     
  • 基于MATLAB的数字语音识别图形用户界面设计
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    本项目基于MATLAB开发了一款数字语音识别系统，并设计了直观易用的图形用户界面。该系统能够实现高效的语音信号处理和模式匹配功能，适用于多种应用场景，如智能家居、移动设备等。 在MATLAB环境下实现数字语音识别功能，能够准确地从音频文件中辨识出0到9这十个阿拉伯数字的声音信号，并根据不同的识别结果执行相应的操作指令。例如，当系统成功将输入的音频信息解析为“1”时，则会自动打开指定的一个Word文档；若解析结果显示为“2”，则播放预设好的音乐曲目。 采用动态时间规整（DTW）算法来实现MATLAB语音数字识别功能，能够有效提高对于0至9这十个阿拉伯数字声音信号的准确辨识度。在完成初步的声音模式匹配任务后，还可以进一步开发与之相关的拓展应用项目，例如根据不同的音频输入结果执行相应的文件操作或媒体播放等具体指令动作。
     
  • 利用特征点匹配进行三维重建（OpenCV与OpenGL结合）
    优质
    本项目采用OpenCV和OpenGL技术，通过特征点匹配实现高效、精准的三维空间重建。集成图像处理和图形渲染功能，提供直观立体模型展示。 基于特征点匹配的三维重建可以使用OpenCV和OpenGL来实现。具体的实现方法可参考相关博主在博客中的介绍。
     
  • 基于MATLAB的DFT源码及ASR应用：利用MFCC与DTW算法进行自动语音识别的Python代码...
    优质
    本项目提供了一个基于MATLAB和Python的自动语音识别系统开发实例。使用MATLAB实现离散傅里叶变换（DFT）并生成源码，同时采用Python编程语言应用梅尔频率倒谱系数（MFCC）与动态时间规整（DTW）算法以提升ASR系统的性能。 DFT的MATLAB源代码与MFCC自动语音识别算法实现：用于自动语音识别（ASR）的梅尔频率倒谱系数（MFCC）及动态时间规整（DTW）算法在Python 2.7中的应用。 方法如下： 1. 从.wav文件读取音频数据和采样频率。 2. 对帧信号施加窗口功能（默认为汉明窗）。 3. 计算每帧的离散傅里叶变换（DFT）。 4. 计算每个DFT频谱图的功率谱密度估计。 5. 应用梅尔频率滤波器组对信号进行处理，并在每个滤波器内求能量和，取10为底的对数。 6. 对每个滤波器计算离散余弦变换（DCT），保留系数[1:13]。 7. 计算参考向量与输入向量之间的DTW最佳路径及欧氏距离以做噪音门预加重/提升特征。 此外，还包括： - 特征向量数据库 - 音频记录和播放功能(audio.py) - 多线程MFCC提取 - 创建MFCC提取程序作为类
     
  • 利用MATLAB遗传算法实现特征匹配
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    本研究运用MATLAB软件平台，结合遗传算法优化技术，探索高效的图像特征匹配方法，旨在提高模式识别与计算机视觉领域的精确度和效率。 主要利用遗传算法实现特征点的匹配。在机器视觉应用中，经常需要提取并匹配特征点。代码使用了遗传算法来进行特征点的匹配。