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基于MFCC与GMM的说话人识别

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简介：
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。

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  • 基于MFCC与GMM的说话人识别
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    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GMM说话人识别方法.rar
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    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。
     
  • 基于语音的说话者识别：利用语音MFCC及GMM进行说话人辨识
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    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。
     
  • 利用MFCC和GMM进行说话人识别- MATLAB实现
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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。
     
  • 基于GMM的说话人识别模型（MATLAB）
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    本项目基于MATLAB开发，采用高斯混合模型(GMM)构建说话人识别系统，通过语音特征提取与训练优化，实现高效准确的说话人身份验证。 在使用MyEclipse的过程中经常会遇到注册码的问题。“MyEclipse注册码生成器”是一个Java类，可以直接集成到自己的程序里。通过修改代码并运行后，在控制台中可以获取到个人专属的注册码。这个方法简单方便，直接运行即可开始使用。
     
  • 基于MFCC的说话人语音识别（MATLAB）
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    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MATLAB的高斯混合模型在说话人识别中的应用（MFCC与GMM）
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    本研究探讨了利用MATLAB平台下的高斯混合模型(GMM)进行说话人识别的技术，结合梅尔频率倒谱系数(MFCC)，分析并优化其在语音处理领域的应用效果。 这是我根据网上的代码写的程序，可以进行训练和识别操作，但由于缺少预处理步骤，在录音过程中需要避免出现静音片段，因此识别率可能不是很高。仅供参考。 代码如下： ```matlab code = train(train, 4); % 训练 test(test, 8, code); % 识别 ```
     
  • 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
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    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
     
  • 基于DWT及MFCC的说话人识别系统
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    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。
     
  • VQ.rar_VQ MFCC_matlab_vq识别_说话人识别_vq mfcc
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    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。