Advertisement

VQ.rar_VQ MFCC_matlab_vq识别_说话人识别_vq mfcc

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资源包提供了一种基于矢量量化(VQ)和MFCC特征提取的说话人识别方法的MATLAB实现，适用于语音信号处理研究。 基于VQ的说话人识别系统采用MFCC特征实现。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • VQ.rar_VQ MFCC_matlab_vq识别_说话人识别_vq mfcc
    优质
    本资源包提供了一种基于矢量量化(VQ)和MFCC特征提取的说话人识别方法的MATLAB实现，适用于语音信号处理研究。 基于VQ的说话人识别系统采用MFCC特征实现。
     
  • 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。
     
  • 基于MFCC的说话人语音识别（MATLAB）
    优质
    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MFCC的GMM说话人识别方法.rar
    优质
    本资源探讨了基于Mel频率倒谱系数（MFCC）和高斯混合模型（GMM）的说话人识别技术。研究内容包括特征提取、模型训练及验证，适用于语音处理与安全认证领域。 基于MFCC的GMM语音识别Matlab源码将整个识别过程模块化处理，每个部分都设计为一个独立子函数，便于理解和移植。经过测试证明该代码非常实用。
     
  • 基于DWT及MFCC的说话人识别系统
    优质
    本研究提出了一种结合离散小波变换(DWT)和梅尔频率倒谱系数(MFCC)的创新方法，用于优化说话人识别系统的性能与准确性。 该说话人识别系统通过提取语音信号的MFCC特征参数，并利用DWT算法计算测试样本与各模板样本之间的距离，根据最近邻准则完成说话人的识别。其优点在于算法简单且不需要大量训练样本；缺点是需要确保不同情况下说话内容的一致性。
     
  • 利用MFCC和GMM进行说话人识别- MATLAB实现
    优质
    本项目采用MATLAB实现基于MFCC特征提取与GMM模型训练的说话人识别系统，旨在评估不同配置下的识别性能。 基于MATLAB的说话人识别系统加入了添加噪声的功能，并且测试准确率读取文件路径方便修改。数据库文件夹格式为：speaker\speech_1,speech_2... speaker2\speech_1,speech_2... 对各文件名无具体要求，程序按顺序进行读取。该系统具有很高的识别率，欢迎大家使用。
     
  • 说话人识别用LSTM.zip
    优质
    本项目包含一个用于说话人识别的人工智能模型，该模型基于长短时记忆网络（LSTM）构建。通过深度学习技术分析音频数据以区分不同说话人的特征。 使用PyTorch深度学习平台可以训练LSTM网络，该平台高度集成，本代码详细展示了其内部结构。
     
  • 基于语音的说话者识别：利用语音MFCC及GMM进行说话人辨识
    优质
    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。