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一种扬声器识别系统,利用GMM-UBM技术在Android应用程序中实现...

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简介:
Speaker_recognition_GMM_UBM 是一种利用 GMM-UBM 模型进行说话人识别的系统,特别设计用于 Android 应用程序,该应用程序的主要功能是持续监测患有精神分裂症的患者。为了顺利部署此项目,您需要安装所有必要的依赖项,请执行以下操作:运行 `pip3 install -r requirements.txt`。从音频数据中提取梅尔频率倒谱系数 (MFCC) 为了从音频样本中获得 MFCC 系数,请将所有音频文件整理至一个单独的文件夹,随后执行 `python3 src/speaker_recognition/extract_mfcc_coefficients.py --audio_folder --csv_file_name --opt combined` 命令。随后,系统将构建一个通用的背景模型。

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  • 基于GMM-UBMAndroid:speaker_recognition_GMM_UBM
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    基于GMM-UBM的Android应用扬声器识别系统是一个利用高斯混合模型-用户相关混合模型技术,实现于安卓平台上的语音识别项目。此系统能有效验证及确认用户的唯一身份信息,提升手机应用程序的安全性能和用户体验。 Speaker_recognition_GMM_UBM 是一种将 GMM-UBM 用于 Android 应用程序的说话人识别系统,该应用程序有助于监控患有精神分裂症的患者。 安装依赖项:要安装此项目的全部依赖项,请运行以下命令: ``` pip3 install -r requirements.txt ``` 从音频中提取 MFCC 系数:为了从音频样本中提取 MFCC(Mel频率倒谱系数)系数,需要将所有音频文件放在单独的文件夹内。之后可以使用下面的命令来完成此操作: ```python python3 src/speaker_recognition/extract_mfcc_coefficients.py --audio_folder <路径> --csv_file_name <名称> --opt combined ``` 创建通用背景模型:
  • 基于UBM-GMM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。
  • 【语音MFCC与GMM特征的GUI.md
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    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。
  • GMM-UBM说话人模型简介
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    GMM-UBM说话人识别模型是一种基于高斯混合模型和通用背景模型的技术,用于通过分析语音特征实现对特定说话人的身份确认。 本段落详细介绍了用于说话人识别的GMM-UBM模型,包括处理流程和模型训练方法。
  • 关于GMM-SVM说话人研究
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    本研究探讨了GMM-SVM方法在说话人识别系统中的应用效果,分析其相对于传统方法的优势,并通过实验验证了该技术的有效性。 针对同类语音数据的相似性和不同类数据具有不同的几何距离特点,提出了一种基于GMMSVM的说话人识别系统。该系统结合了GMM(高斯混合模型)和SVM(支持向量机)的优点,解决了在处理少量语音数据时GMM无法有效区分数据差异性以及大量数据情况下SVM识别率下降的问题;同时采用改进的K-Means算法进行模型参数初始化,提高了参数精度。实验结果表明,基于GMMSVM的说话人识别系统相较于单独使用GMM或SVM的方法具有更高的识别准确性和更强的鲁棒性。
  • Python的说话人)算法。涵盖GMM(已完成功能)、GMM-UBM、ivector及基于深度学习的方法.zip
    优质
    本资源包含Python实现的多种说话人识别算法,包括GMM、GMM-UBM、ivector以及基于深度学习的技术,适用于语音生物特征研究。 说话人识别(声纹识别)算法的Python实现包括GMM、GMM-UBM、ivector以及基于深度学习的方法。其中,GMM部分已经完成。
  • 的原理、
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    声纹识别技术利用个人语音中的生物特征信息进行身份验证。本文将介绍其工作原理、核心技术及在安全认证等领域的实际应用。 声纹识别原理、技术及应用 洪青阳副教授 厦门大学信息科学与技术学院
  • DTMFDSP
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    简介:本文探讨了双音多频(DTMF)技术在数字信号处理(DSP)系统中的应用和实现方法,分析其工作原理及具体应用场景。 双音多频(DTMF)信令在全球范围内逐渐被应用于按键式电话机上,并因其提供更高的拨号速率而迅速取代了传统转盘式电话机使用的拨号脉冲信令。
  • MFCC和GMM进行说话人- MATLAB
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    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。
  • MATLABGMM代码-项目SID-GMM-UBM
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    该项目SID-GMM-UBM专注于在MATLAB环境中实现高斯混合模型(GMM)及相关语音识别技术,为用户提供了一个基于统一背景模型(UBM)训练和应用的平台。 SID-GMM-UBM项目包含Matlab代码和Python代码: 1. 如果不使用我们的数据集,请使用三个pyfile预处理数据集。 2. VocalSeparation软件包用于人声提取。 3. Datasets软件包包括mir1k(采样率16kHz)、artist2016kHz、singer5544.1kHz和singer10716kHz的数据集。 4. 使用GMM-UBM建立UBM模型和歌手模型,可以进一步识别测试歌曲。