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基于MFCC的说话人语音识别（MATLAB）

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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的语音识别实践（包括说话人、孤立词和语种识别）
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    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。