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基于MFCC的GMM语音识别.zip_epdbyvol_firmvnm_mfcc_gmm_语音识别技术研究

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简介：
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。

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  • 基于MFCC的GMM语音识别.zip_epdbyvol_firmvnm_mfcc_gmm_语音识别技术研究
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    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MFCC的GMM语音识别方法
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    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。
     
  • 基于语音的性别识别研究：利用MFCC与GMM的方法
    优质
    本研究探讨了通过提取音频信号中的梅尔频率倒谱系数(MFCC)并结合高斯混合模型(GMM)进行性别分类的有效性，为语音处理领域提供了一种新的分析手段。 基于语音的性别识别使用免费的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位女性和5位男性）的讲话，每位说话者的录音大约有350句。 在理论声学特征提取中，我们选用梅尔频率倒谱系数（MFCC），因为它们在说话人验证中表现出色。具体步骤如下： - 对信号进行傅立叶变换。 - 使用三角形重叠窗口将上述光谱的功率映射到Mel尺度上。 - 记录每个Mel频率下的对数功率值。 这些特征被用于构建高斯混合模型（GMM）以实现性别识别任务。
     
  • 基于GMM-HMM的语音识别技术
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    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。
     
  • GMM语音识别_gmm语音识别_男女声识别_GMM语音_gmm语音_声音识别
    优质
    本项目致力于开发高精度的GMM语音识别系统，专门针对男女不同声线进行优化，实现高效准确的声音识别功能。 基于GMM的语音识别技术能够辨别音频文件中的性别，并将其打印出来。该系统可以一次性读取多个音频文件，并将结果通过文本档案展示。
     
  • 【语音识别技术】利用MFCC与GMM特征的GUI实现.md
    优质
    本文档探讨了在图形用户界面中应用MFCC（Mel频率倒谱系数）和GMM（高斯混合模型）进行语音识别的技术方法，为开发者提供了一种直观高效的语音识别系统实现途径。 基于MFCC和GMM特征的语音识别系统包含图形用户界面（GUI）。该系统利用了Mel频率倒谱系数（MFCC）提取音频信号中的重要特性，并结合高斯混合模型（GMM）进行模式匹配，实现对语音命令或词汇的有效识别。整个项目设计考虑到了用户体验，通过集成直观易用的GUI来简化系统的操作流程和结果展示。
     
  • 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。
     
  • 基于HMM和MFCC特征实现0-9数字的语音识别（含HMM、GMM-HMM、MFCC及语音识别资料）.zip
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    本资源提供了一种基于隐马尔可夫模型(HMM)与梅尔频率倒谱系数(MFCC)特征提取技术，实现0至9数字的语音识别方法。内容包括HMM理论介绍、GMM-HMM混合模型应用及丰富的MFCC相关资料。 该项目基于HMM与MFCC特征进行数字0-9的语音识别研究，并结合了GMM-HMM模型的应用。项目经过导师指导并获得高分评价（评审分为98分）。此项目适合计算机相关专业的学习者，尤其是需要实战练习的学生；同时也适用于课程设计和期末大作业等学术任务。
     
  • 【语音识别】利用MFCC和GMM的Matlab源码.md
    优质
    本Markdown文档提供了基于MFCC特征提取与GMM模型训练的语音识别系统Matlab实现代码，适合研究学习。 基于MFCC的GMM语音识别matlab源码 该文档提供了使用Mel频率倒谱系数（MFCC）与高斯混合模型（GMM）进行语音识别的Matlab代码实现细节，包括特征提取、模型训练及测试等步骤的具体操作流程和参数设置方法。
     
  • DTW.rar_DTW与MFCC在语音识别中的应用_dtw_matlab_mfcc_dtws语音识别
    优质
    本资源探讨了动态时间规整(DTW)和梅尔频率倒谱系数(MFCC)在语音识别技术中的应用，提供了基于Matlab的DTW算法实现代码及实例。 一个可以识别连续数字语音的程序，提取MFCC特征，并使用DTW实现识别。有相关文档提供。