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基于GMM的独立词语音识别

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简介：
本研究探讨了采用高斯混合模型（GMM）进行独立词语音识别的方法，旨在提高在简单应用场景下的语音识别准确率和效率。 基于GMM的孤立词语音识别系统包含详细的word说明以及完整的源代码。该文档旨在帮助读者理解和实现一个基本的孤立词语音识别模型，使用高斯混合模型（GMM）作为核心算法。通过提供的示例代码，学习者可以更好地掌握从数据预处理到特征提取、模型训练及最终的语音识别流程等各个环节的技术细节。

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  • 基于GMM的独立词语音识别
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    本研究探讨了采用高斯混合模型（GMM）进行独立词语音识别的方法，旨在提高在简单应用场景下的语音识别准确率和效率。 基于GMM的孤立词语音识别系统包含详细的word说明以及完整的源代码。该文档旨在帮助读者理解和实现一个基本的孤立词语音识别模型，使用高斯混合模型（GMM）作为核心算法。通过提供的示例代码，学习者可以更好地掌握从数据预处理到特征提取、模型训练及最终的语音识别流程等各个环节的技术细节。
     
  • 独立词语音识别.zip
    优质
    独立词语音识别项目提供了一种无需互联网连接即可运行的本地语音转文字解决方案，适用于各种智能设备和应用场景。 基于GMM-HMM的孤立词语音识别系统使用1到10的数字音频进行训练和测试。你可以根据需要调整测试数据的内容，只要相应的标签也做出对应更改即可。该系统的运行依赖于安装hmmlearn、scipy和numpy库。
     
  • 基于STM32的孤立词语音识别系统
    优质
    本项目设计并实现了一个基于STM32微控制器的孤立词语音识别系统。通过嵌入式技术和数字信号处理算法，该系统能够准确识别预设词汇，适用于智能家居、安防等领域。 STM32实现孤立词语音识别系统。
     
  • 基于MFCC的GMM语音识别方法
    优质
    本研究探讨了基于Mel频率倒谱系数(MFCC)与高斯混合模型(GMM)结合的语音识别技术，旨在提升语音识别系统的准确性和鲁棒性。 语音识别的Matlab代码使用了Mel频率倒谱系数作为提取特征的方法，并采用了高斯混合模型进行处理。
     
  • 基于GMM-HMM的语音识别技术
    优质
    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MATLAB的GMM语音识别方法
    优质
    本研究采用MATLAB平台，探讨高斯混合模型(GMM)在语音识别中的应用，分析其算法性能并优化参数设置，以提高语音识别精度和效率。 在语音识别领域，使用MATLAB编程的GMM模型发挥了重要作用。该方法采用高斯混合模型来实现。
     
  • 基于MFCC的GMM语音识别.zip_epdbyvol_firmvnm_mfcc_gmm_语音识别技术研究
    优质
    本项目为基于MFCC特征提取与GMM模型训练的语音识别系统研究。通过MATLAB实现，旨在探索优化MFCC参数及GMM模型结构以提升语音识别精度。 我们实现了基于MFCC的GMM语音识别功能，使用的是Matlab语言。
     
  • 基于HMM的孤立字(词)语音识别系统
    优质
    本项目构建了一个基于隐马尔可夫模型（HMM）的孤立字（词）语音识别系统，旨在实现高效准确的语音转文本功能。通过分析音频信号中的特征参数，并结合语言学知识优化模型结构与训练过程，该系统能够有效地区分并识别给定词汇表内的独立发音单元。 利用HMM的孤立字（词）语音识别程序可以实现对单独发音的汉字或词语进行有效的语音识别。这种方法在处理单个词汇的语音输入时表现出色，能够准确地将音频信号转换为文本形式。通过建立每个字或词对应的HMM模型，并对其进行训练和优化，该系统能够在多种应用场景中提供可靠的服务。
     
  • [Windows] 讯飞语音识别独立版
    优质
    讯飞语音识别独立版是基于科大讯飞智能语音技术开发的一款文字输入工具，支持在Windows系统下实现高精准度的语音转文字功能。 讯飞语音功能介绍： 在国内的语音识别领域，科大讯飞推出的安卓版讯飞输入法堪称佼佼者，其语音库及识别率均超过90%（前提是要清晰发音）。此前，科大讯飞曾推出过适用于Windows PC端的版本，但由于用户数量较少，在一段时间内暂停了该服务。然而，凭借卓越的识别能力，它重新获得了用户的青睐，并于7月底发布了新的测试版。 此次更新中，讯飞对稳定性和识别率进行了优化和改进，为用户提供更加出色的语音输入体验。