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基于语音量化(VQ)的说话人识别.zip

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简介：
本项目探讨了利用语音量化技术进行说话人识别的研究与应用，旨在通过分析和处理音频数据中的特征信息来准确辨识不同说话人的身份。 使用VQ适量量化技术对说话人进行识别，并成功将其应用于门禁系统领域。该程序采用MATLAB GUI界面开发，能够根据人的声音确认身份并控制门锁的开启。此外，还可以实现添加或删除说话人等功能。这项工作与我的博客文章《基于VQ矢量量化的说话人识别（应用于门禁识别）》相配套，希望能为大家提供帮助。

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  • 基于语音量化(VQ)的说话人识别.zip
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    本项目探讨了利用语音量化技术进行说话人识别的研究与应用，旨在通过分析和处理音频数据中的特征信息来准确辨识不同说话人的身份。 使用VQ适量量化技术对说话人进行识别，并成功将其应用于门禁系统领域。该程序采用MATLAB GUI界面开发，能够根据人的声音确认身份并控制门锁的开启。此外，还可以实现添加或删除说话人等功能。这项工作与我的博客文章《基于VQ矢量量化的说话人识别（应用于门禁识别）》相配套，希望能为大家提供帮助。
     
  • 基于MATLAB的矢量量化(VQ)说话人识别实验【语音信号处理实战】.zip
    优质
    本资源提供了一个基于MATLAB实现矢量量化（VQ）技术进行说话人识别的完整实验方案。通过此实战项目，学习者能够掌握语音信号处理的基础知识和技术应用，提高在语音识别领域的实践能力。 MATLAB实现语音信号处理实战项目代码可直接编译运行。
     
  • 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。
     
  • 基于Matlab的VQ说话人识别系统实现.zip
    优质
    本资源提供了一个基于Matlab开发的矢量量化(VQ)说话人识别系统的详细实现代码和文档。适合语音识别技术研究者学习参考。 基于MATLAB完成的说话人识别完整代码，包含详细注释及可运行程序，并附有readme文件，解释了如何进行运行操作。
     
  • 关于矢量量化(VQ)在说话人识别中的应用实验.rar
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    本研究探讨了矢量量化(VQ)技术在说话人识别系统中的应用效果，并通过一系列实验验证其性能优势和局限性。 基于矢量量化（VQ）的说话人识别实验主要研究如何通过语音信号的特征提取与编码技术来实现对不同说话人的有效辨识。该方法利用矢量量化算法压缩并表示复杂的声音数据，从而提高说话人识别系统的性能和效率。在实验过程中，研究人员会关注各种参数的选择及其对最终结果的影响，并探索优化模型的方法以达到更好的实际应用效果。
     
  • 基于MATLAB的VQ说话人识别系统实现
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    本研究构建了一个基于MATLFAB的矢量量化（VQ）说话人识别系统，利用语音特征进行说话人的自动辨识，旨在提高系统的准确性和效率。 基于MFCC特征参数的VQ说话人识别系统。
     
  • 基于MFCC的说话人语音识别（MATLAB）
    优质
    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CNN的连续语音说话人识别研究
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    本研究探讨了利用卷积神经网络（CNN）进行连续语音说话人识别的有效性，通过分析不同架构对性能的影响，提出了一种优化模型以提高识别准确率。 近年来，随着社会生活水平的提高，人们对机器智能人声识别的要求也越来越高。在说话人识别研究领域中，高斯混合—隐马尔可夫模型（GMM-HMM）是最为重要的模型之一。然而由于该模型对大量语音数据建模的能力较差，并且对于噪声环境下的适应性不强，其发展遇到了瓶颈。 为了克服这些问题，研究人员开始转向深度学习技术的研究应用。他们引入了卷积神经网络（CNN）来解决连续语音说话人识别的问题，并提出了CSR-CNN算法。这种算法通过提取固定长度、符合语序的语音片段，在时间线上形成有序的语谱图；然后利用CNN模型从这些数据中抽取特征序列，再经过奖惩函数对所得到的不同组合进行评估和优化。 实验结果显示，相较于传统的GMM-HMM方法，CSR-CNN在连续—片段说话人识别任务上取得了更佳的效果。