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基于I-Vector的说话人识别技术

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简介：
本研究探讨了I-Vector方法在说话人识别中的应用，通过分析语音特征提取与建模过程，评估其在不同场景下的准确性和鲁棒性。 基于i-vector的说话人识别系统包括以下目录： - ./doc/：该目录包含生成i-vectors的相关文档。 - ./gmm/：用于存储通用背景模型（Universal Background Model）的文件夹。 - ./iv/：存放提取出的i-vectors的文件夹。 - ./mat/：用于保存矩阵对象的目录。 - ./ndx/：用来储存索引文件。

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  • 基于I-Vector的说话人识别技术
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    本研究探讨了I-Vector方法在说话人识别中的应用，通过分析语音特征提取与建模过程，评估其在不同场景下的准确性和鲁棒性。 基于i-vector的说话人识别系统包括以下目录： - ./doc/：该目录包含生成i-vectors的相关文档。 - ./gmm/：用于存储通用背景模型（Universal Background Model）的文件夹。 - ./iv/：存放提取出的i-vectors的文件夹。 - ./mat/：用于保存矩阵对象的目录。 - ./ndx/：用来储存索引文件。
  • 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
  • 基于神经网络的说话人识别技术设计任务书
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    本设计旨在开发一种基于深度学习框架下的说话人识别系统，采用先进的神经网络模型来提高说话人的身份验证精度和效率。 基于神经网络的说话人识别技术任务书详细介绍了完成该项技术的要求。
  • 基于Python的说话人识别系统
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    本项目构建于Python编程语言之上，开发了一套有效的说话人识别系统。利用先进的语音处理技术和机器学习算法，该系统能够精准地从音频中辨别不同说话人的身份。通过训练大量的语音样本数据，系统达到了高准确率的识别效果，在多种应用场景下展现出了优秀的性能和稳定性。 本项目包含了所有代码和音频资源以及详细的代码注释。 1. 尽管该项目在某些方面还不够完善，并且存在一些编码上的缺陷，但我认为其创新性很强，总体工作量较大。 2. 项目的实际应用背景包括： - 语音锁 - 声纹识别 - 身份验证 3. 可以改进的地方有：优化分类算法和增加用户界面等。
  • 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）
    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GMM的说话人识别Matlab代码包_calcpost_gmm训练_高斯混合模型应用_话者识别技术
    优质
    本代码包提供基于GMM的说话人识别算法实现，包含关键函数calcpost_gmm用于训练高斯混合模型，并应用于说话人验证与识别中。 基于GMM的话者识别的Matlab程序包括两个主要部分：训练阶段通过运行train.m文件进行模型参数的学习；在完成训练后，使用recog.m文件来进行话者的识别工作。
  • MATLAB中的说话人识别
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    本研究探讨了在MATLAB环境下实现说话人识别的技术与应用，通过分析语音信号特征提取和模式分类方法，展示如何利用该软件进行有效的说话人身份验证。 用 MATLAB 开发的说话人识别算法采用了 GMM、DTW 等分类方法，并且使用了 MFCC 特征提取技术。