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基于MATLAB的GMM语音识别方法

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简介：
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。

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  • 基于MATLAB的GMM语音识别方法
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    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。
  • 语音识别实验报告-基于GMM-HMM方法.doc
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    本实验报告探讨了基于高斯混合模型（GMM）与隐马尔可夫模型（HMM）的方法在语音识别中的应用。通过详细分析和测试，评估了该方法的性能及局限性，并提出了改进方向。文档内容涵盖了实验设计、数据处理、模型训练、结果分析等多个方面，为后续研究提供了有价值的参考依据。 实验报告-基于GMM-HMM的语音识别 这份文档主要探讨了利用高斯混合模型（GMM）与隐马尔可夫模型（HMM）相结合的方法在语音识别领域的应用研究，详细记录了实验过程、数据分析及结论等内容。通过该方法的研究和实践，进一步验证了其在特定场景下的有效性和适用性，并为后续相关技术的深入探索提供了有价值的参考依据。
  • 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。
  • 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。
  • 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。
  • 基于语音的性别识别研究：利用MFCC与GMM的方法
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    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。
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    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。
  • 基于UBM-GMM的声纹识别方法
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    本研究提出了一种基于联合因子分析和混合高斯模型的声纹识别技术，通过改进的UBM-GMM模型提高了系统的鲁棒性和准确性。 语音中的特征提取，源码来自github，仅供学习使用，不得用于商业用途。