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该语音识别程序,名为VQ,基于VQ技术。

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简介:
基于VQ语音识别程序的压缩包 - VQ.zip。本帖由 qiuzhiyun 于 2012-2-23 10:26 编辑。 对于初学者,恳请经验丰富的专家提供协助,并对此程序进行评估,以确定其可运行性。 希望能够获得完整的程序代码以及相应的运行结果。 再次表达衷心的感谢。 通过 QQ 联系方式:1978877190。

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  • VQ-源码包VQ.zip
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    本源码包提供了一个基于向量量化(VQ)技术的语音识别系统。通过高效编码和解码机制,实现对音频信号的有效分析与模式匹配,适用于研究及开发场景。下载后请查阅README文件获取安装指南和技术文档。 基于VQ的语音识别程序-VQ.zip 本帖最后由 qiuzhiyun 于 2012-2-23 10:26 编辑 关于 VQ.zip 文件,我是初学者,请高手指点一下如何使该程序运行。求完整程序和运行结果。 再次感谢大家的帮助。
  • 量化(VQ)的说话人.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。
  • MATLAB的VQ说话人系统实现
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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。
  • VQ-VAE-PyTorch:PyTorch中的VQ-VAE实现
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    简介:VQ-VAE-PyTorch是一款基于PyTorch框架的向量量化变自动编码器(VQ-VAE)实现工具,适用于深度学习领域的特征学习和生成模型研究。 VQ-VAE 是一个轻量级实现(200 行代码),旨在减少计算嵌入距离所需的内存需求。 该实现引入了一个敏感度术语,确保所有嵌入都被使用,并在找到最小距离之前从最近使用的缓存中移除长时间未使用的元素以节省时间。 ### 要求 - Python 3.6 - PyTorch 0.3 ### 训练方法 默认情况下,在 cifar10 数据集上进行训练。 ```python python vq-vae-img.py ``` 若要在 ImageNet 上进行训练,需编辑超参数及源代码中的路径。 我使用追踪模型学习进度的方法,默认关闭。 若要启用,请使用 `--lera` 参数。 ### 示例结果 经过40k次迭代(K = 512, D = 128)的ImageNet重建效果展示。 ### 许可证 MIT许可证
  • Matlab的VQ说话人系统实现.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。
  • MATLAB的矢量量化(VQ)说话人实验【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。
  • DSP
    优质
    本研究专注于利用数字信号处理(DSP)技术进行高效的语音识别。通过优化算法和硬件设计,实现高精度、低功耗的实时语音识别系统。 基于TMS320C6713设计并实现了一种高速实时语音识别系统,在固定文本的说话人辨识应用中表现出显著效果。
  • LPC的
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    本研究聚焦于LPC(线性预测编码)在语音信号处理中的应用,探讨其如何提升语音识别系统的性能和效率。通过深入分析LPC参数提取及其对音素分类的影响,本文提出了一种改进的LPC框架,以增强模型对于不同说话人及环境噪音的鲁棒性。 基于LPC分析的语音特征参数研究及其在说话人识别中的应用探讨了线性预测编码(Linear Predictive Coding, LPC)技术如何用于提取有效的语音特征参数,并深入讨论了这些参数在实现准确的说话人识别系统方面的应用价值和潜力。
  • 说话人中的矢量量化(VQ)实验(Matlab实现)_zip文件_矢量量化_
    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。