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【语音识别】利用MFCC和LPC特征及SVM支持向量机实现中英文种识别的Matlab源码.md

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简介：
本文档提供了一个基于MATLAB的语音识别系统代码，该系统采用MFCC与LPC特征提取技术，并结合SVM算法，实现了对中文和英文语音的有效识别。 基于结合MFCC和LPC特征以及SVM支持向量机实现的中英语种识别Matlab源码。

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  • 【语音识别】利用MFCC和LPC特征及SVM支持向量机实现中英文种识别的Matlab源码.md
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    本文档提供了一个基于MATLAB的语音识别系统代码，该系统采用MFCC与LPC特征提取技术，并结合SVM算法，实现了对中文和英文语音的有效识别。 基于结合MFCC和LPC特征以及SVM支持向量机实现的中英语种识别Matlab源码。
     
  • 【语音识别】利用MFCC和GMM的Matlab源码实现.md
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    本文档提供了使用MFCC（Mel频率倒谱系数）特征提取与GMM（高斯混合模型）分类技术，在MATLAB环境下进行语音识别系统的源代码，适合于研究学习和初步应用。 基于MFCC的GMM实现语音识别matlab源码 该文档提供了使用MFCC（梅尔频率倒谱系数）与GMM（高斯混合模型）进行语音识别的Matlab代码示例，旨在帮助研究者或学生理解并实践这一技术方法。
     
  • 【语音识别】利用MFCC和GMM的Matlab源码.md
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    本Markdown文档提供了基于MFCC特征提取与GMM模型训练的语音识别系统Matlab实现代码，适合研究学习。 基于MFCC的GMM语音识别matlab源码 该文档提供了使用Mel频率倒谱系数（MFCC）与高斯混合模型（GMM）进行语音识别的Matlab代码实现细节，包括特征提取、模型训练及测试等步骤的具体操作流程和参数设置方法。
     
  • 【语音识别技术】利用MFCC与GMM特征的GUI实现.md
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    本文档探讨了在图形用户界面中应用MFCC（Mel频率倒谱系数）和GMM（高斯混合模型）进行语音识别的技术方法，为开发者提供了一种直观高效的语音识别系统实现途径。 基于MFCC和GMM特征的语音识别系统包含图形用户界面（GUI）。该系统利用了Mel频率倒谱系数（MFCC）提取音频信号中的重要特性，并结合高斯混合模型（GMM）进行模式匹配，实现对语音命令或词汇的有效识别。整个项目设计考虑到了用户体验，通过集成直观易用的GUI来简化系统的操作流程和结果展示。
     
  • 【图像识别】利用支持向量机(SVM)进行汉字识别的Matlab代码.md
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    本Markdown文档提供了使用Matlab和SVM算法实现汉字识别的详细代码与教程。适合对图像处理及模式识别感兴趣的读者深入学习。 基于支持向量机SVM实现汉字识别的matlab源码提供了一种利用机器学习技术进行图像处理的方法，特别适用于需要对大量手写或印刷体汉字进行自动分类与辨识的应用场景中。该方法通过训练模型来理解并区分不同汉字的特点和结构，从而提高文字识别系统的准确性和效率。
     
  • 【手写数字识别】利用SVM和支持向量机实现Matlab代码（附带GUI）.md
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    本Markdown文档介绍了如何使用支持向量机(SVM)进行手写数字识别，并提供了详细的MATLAB代码和图形用户界面(GUI)的实现方法。 【手写数字识别】基于支持向量机SVM实现的手写数字识别的Matlab源码包含GUI功能。
     
  • 【手写数字识别】利用SVM和支持向量机实现Matlab代码（附带GUI）.md
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    本Markdown文档介绍了如何使用支持向量机(SVM)在MATLAB中开发手写数字识别系统，包含图形用户界面(GUI)，适合机器学习初学者研究与实践。 【手写数字识别】基于支持向量机SVM实现的手写数字识别的Matlab源码包含图形用户界面（GUI）。
     
  • MATLAB中的语音识别MFCC特征提取代码
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    这段代码用于MATLAB环境下的语音信号处理，具体实现基于MFCC（Mel频率倒谱系数）的语音特征提取，为构建高效的语音识别系统提供技术支持。 语音识别中的MFCC特征提取通常使用Matlab代码实现。「梅尔倒频谱系数」（Mel-scale Frequency Cepstral Coefficients，简称MFCC），是最常用到的语音特征之一。该参数考虑了人耳对不同频率的感受程度，因此特别适用于语音识别任务。
     
  • MATLAB中的语音识别MFCC特征提取代码
    优质
    本代码实现于MATLAB环境中，专注于从音频信号中提取梅尔频率倒谱系数（MFCC），用于构建高效的语音识别系统。 语音识别中的MFCC特征提取可以通过Matlab代码实现。「梅尔倒频谱系数」（Mel-scale Frequency Cepstral Coefficients，简称MFCC）是最常用的语音特征参数之一。它考虑到人耳对不同频率的感知特性，因此特别适用于语音识别任务。
     
  • GMM_Digital_Voice_Recognition：利用GMM和MFCC特征实现0-9数字的语音识别，GMM，MFCC，...
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    本项目采用高斯混合模型（GMM）与梅尔频率倒谱系数（MFCC）技术，致力于实现对0至9数字的精准语音识别，适用于智能设备和人机交互系统。 GMM_Digital_Voice_Recognition基于GMM与MFCC特征进行数字0-9的语音识别。使用GMM、MFCC以及sklearn（scikit-learn）库实现中文数据下的数字语音识别功能。 预安装步骤： 1. 创建conda环境：`conda create -n GMM -c anaconda python=3.6 numpy pyaudio scipy` 2. 或者使用pip进行安装。 3. 激活创建的GMM环境。 4. 安装依赖包：`pip install -r requirements.txt` 数据下载链接已提供，具体步骤为： 1. 下载相关数据文件。 注意：以上命令假设用户已经完成了数据文件的下载。