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Python语言下的说话人识别实验与开发实践

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简介：
本书通过Python语言详细介绍了说话人识别的技术原理和实现方法，并提供了丰富的实验案例和实战项目。 Auto Speaker Recognition main.py the main file for test audio_record.py record audio from microphone count_days.py counts days between two dates. For example, 20110805 and 20160903. mfcc_feature.py extracts mfcc features from wav files SGD.model* the trained model on the training set with an accuracy of 70% util.py contains the most useful functions train training data is 75% of all the available data test testing data is 25% of all the available data and does not overlap with the training set. classification_SGD.py the main classification function file, it uses

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  • Python语言下的说话人识别实验与开发实践
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    本书通过Python语言详细介绍了说话人识别的技术原理和实现方法，并提供了丰富的实验案例和实战项目。 Auto Speaker Recognition main.py the main file for test audio_record.py record audio from microphone count_days.py counts days between two dates. For example, 20110805 and 20160903. mfcc_feature.py extracts mfcc features from wav files SGD.model* the trained model on the training set with an accuracy of 70% util.py contains the most useful functions train training data is 75% of all the available data test testing data is 25% of all the available data and does not overlap with the training set. classification_SGD.py the main classification function file, it uses
     
  • 基于Python的说话人识别实验与开发
    优质
    本项目旨在通过Python进行说话人识别技术的研究与实践，涵盖特征提取、模型训练及评估等环节，致力于探索高效准确的语音处理算法。 Auto Speaker Recognition的main.py是测试文件testaudio_record.py的主要文件，负责从麦克风录制音频。count_days.py用于计算两个日期之间的天数（例如20110805到20160903）。mfcc_feature.py从wav文件中提取MFCC特征。 SGD.model是在训练集上经过训练的模型，并达到70%准确率。util.py包含了最常用的功能函数。 数据分为两部分：train（占所有数据的75%）和test（剩余25%，不与train重叠）。classification_SGD.py是主要分类功能文件，使用sklearn中的SGD方法，在迭代10,000次后达到70%准确率。classification_BNB.py采用sklearn的naive_bayes BernoulliNB模型，仅达56%准确率；而classification_DT.py使用的则是sklearn tree.DecisionTreeClassifier模型，也只达到了63%。 分类方法中还包括了使用GradientBoostingClassifier（在n_estimators=1000时达到最佳76%，但生成大量模型组件需要存储）和naive_bayes GaussianNB的分类器（同样仅达63%准确率）。vote_result.py则添加了一个投票决策机制，每个方法根据其准确性获得一定票数来决定最终答案，在测试集上实现了96%的正确率。
     
  • 基于Python的说话人识别实验与开发
    优质
    本项目旨在探索和实现基于Python的说话人识别技术，通过声学特征提取、模型训练及评估等环节，深入研究并优化说话人识别算法。 Auto Speaker Recognition的main.py是测试文件testaudio_record.py的主要部分，用于从麦克风录制音频。count_days.py计算两个日期之间的天数（例如2011年8月5日到2016年9月3日）。mfcc_feature.py从wav文件中提取MFCC特征。SGD.model是在训练集上经过训练的模型，准确率为70%。util.py包含最实用的功能函数。数据分为训练和测试两部分：训练数据占所有数据的75%，而测试数据占25%，并且与训练集没有重叠。classification_SGD.py是主要分类功能文件，并使用SGD进行分类。
     
  • 基于GMM的说话人识别(C语言实现)
    优质
    本项目采用C语言实现了基于高斯混合模型(GMM)的说话人识别系统，旨在通过语音特征提取与建模技术准确鉴别不同说话人的身份。 基于GMM的说话人识别系统包括了GMM.C和MFCC.C两个源文件及其对应的头文件。
     
  • 基于Matlab的语音识别实践（包括说话人、孤立词和语种识别）
    优质
    本项目在MATLAB环境下实现语音信号处理与分析，涵盖说话人识别、孤立词识别及语种识别技术，旨在通过实验掌握基础语音识别方法。 程序功能：每次读入1个待识别的mp3语音文件，提取mfcc特征系数，用dtw算法计算与参考模板匹配结果，从而识别出说话者、所说的水果名称以及语种。
     
  • 基于GMM的说话人识别实验（使用高斯混合模型）.zip_gmm说话人识别_基于GMM的说话人验证_混合高斯模型_说话人识别技术
    优质
    本项目采用高斯混合模型(GMM)进行说话人识别与验证，通过训练不同说话人的声学特征，实现准确的身份认证。包含实验数据和代码。 基于高斯混合模型的说话人识别 MATLAB源程序
     
  • Python实现的说话人识别（声纹识别）算法代码包.zip
    优质
    这是一个包含使用Python语言编写的说话人识别（声纹识别）算法的代码集合，适用于研究和开发场景。 说话人识别又称声纹识别技术，在上世纪60年代以来一直是生物识别研究的重要领域。从早期的模板匹配方法到基于统计学的方法，再到如今以深度学习为基础的技术成为主流，其发展经历了多个阶段。本项目涵盖了传统（如GMM、GMM-UBM、GMM-SVM、联合因子分析及i-vector）声纹识别技术与现代深度学习驱动方法的具体实现方式。
     
  • 说话人识别中的矢量量化(VQ)实验(Matlab实现)_zip文件_矢量量化识别_语音识别
    优质
    本资源提供了一个利用Matlab进行说话人识别中矢量量化（VQ）技术的实验代码和数据集，适用于研究及教学。通过该实验可以深入理解VQ在语音处理中的应用及其优化方法。 基于矢量量化（VQ）的说话人识别实验MATLAB源程序。这段话已经进行了简化处理，去除了不必要的链接和个人联系信息。
     
  • 关于矢量量化的说话人识别实验研究
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    本研究探讨了矢量量化技术在说话人识别中的应用效果，通过实验分析其性能与优势，并与其他方法进行对比。 基于矢量量化（VQ）的说话人识别实验训练过程包括：从训练语音中提取特征矢量，并得到特征矢量集合；利用LGB算法生成码本；通过重复训练进化存储码本。