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基于GMM的说话人身份识别Matlab仿真及代码操作演示视频

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简介：
本视频详细介绍基于高斯混合模型（GMM）的说话人身份识别技术，并通过实例在Matlab环境中进行仿真和代码操作演示，适合语音识别研究者学习参考。 基于高斯混合模型（GMM）的说话人身份识别Matlab仿真包含代码操作演示视频。运行注意事项：请使用Matlab 2021a或更高版本进行测试，直接运行文件夹内的Runme.m脚本而非子函数文件；在运行时，请确保左侧当前文件夹窗口显示的是工程所在路径。具体步骤可参考提供的操作录像视频进行学习和操作。

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  • 基于GMM的说话人身份识别Matlab仿真及代码操作演示视频
    优质
    本视频详细介绍基于高斯混合模型（GMM）的说话人身份识别技术，并通过实例在Matlab环境中进行仿真和代码操作演示，适合语音识别研究者学习参考。 基于高斯混合模型（GMM）的说话人身份识别Matlab仿真包含代码操作演示视频。运行注意事项：请使用Matlab 2021a或更高版本进行测试，直接运行文件夹内的Runme.m脚本而非子函数文件；在运行时，请确保左侧当前文件夹窗口显示的是工程所在路径。具体步骤可参考提供的操作录像视频进行学习和操作。
     
  • 基于MATLAB的电话拨号音识别算法仿真及代码操作演示视频
    优质
    本视频详细介绍并展示了基于MATLAB平台开发的电话拨号音识别算法。通过实际代码操作与仿真过程，深入浅出地讲解了该技术的应用及其工作原理。适合对信号处理和通信工程感兴趣的观众学习参考。 基于MATLAB的电话拨号声音识别算法仿真包含操作演示视频。运行注意事项：请使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试，并运行文件夹内的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。在运行时，请确保MATLAB左侧的当前文件夹窗口设置为工程所在路径。具体步骤可以参考提供的操作录像视频中的指导内容。
     
  • 基于GMM的图像分割Matlab仿真及代码操作视频
    优质
    本视频详细讲解并演示了利用高斯混合模型（GMM）进行图像分割的方法，并通过实例在MATLAB环境中实现该过程及其代码操作。适合初学者学习和实践。 领域：MATLAB图像分割算法 内容介绍：基于GMM的图像分割算法在MATLAB中的仿真及代码操作视频。 用途说明：适用于学习GMM图像分割算法的相关人员使用，如本科生、研究生以及博士生等进行教学与科研活动时参考。 目标人群：本硕博学生及其他需要深入研究或应用该技术的研究者和教育工作者均可作为受众群体。 运行提示： - 请确保安装了MATLAB R2021a版本或者更新的软件环境。 - 在执行程序前，请打开并设置好当前文件夹为项目目录下的“Runme.m”脚本进行测试，切勿单独尝试调用其他子函数代码块内的内容。 - 注意在操作过程中保持左侧窗口显示的是正确的路径地址（即工程项目的根目录）以确保所有资源可以被正确加载和访问到。同时建议配合观看配套的操作演示视频来更好地理解和掌握具体实施步骤与方法。
     
  • 基于GMM的说话人识别模型（MATLAB）
    优质
    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MATLAB的SEIR模型仿真及代码操作演示视频
    优质
    本视频详细介绍了如何使用MATLAB进行SEIR（易感-暴露-感染-恢复）流行病学模型的建模与仿真，并提供了实用的操作指南和完整代码展示。 基于MATLAB的SEIR模型仿真及代码操作演示视频运行注意事项：请使用matlab2021a或者更高版本进行测试，并且仅需运行文件夹内的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。在运行过程中，请确保Matlab左侧当前文件夹窗口显示的是工程所在路径。具体的操作步骤可以参考提供的操作录像视频，跟随演示逐步完成相关设置和操作。
     
  • 基于MATLAB的GFDM误码率仿真及代码操作演示视频
    优质
    本视频详细讲解并演示了如何使用MATLAB进行GFDM（格栅频移键控）系统的误码率仿真，并包含实用的代码操作教程。 基于MATLAB的GFDM误码率仿真操作演示视频运行注意事项：请使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试，并运行文件夹内的Runme.m脚本，不要直接调用子函数文件。在运行过程中，请确保MATLAB左侧“当前文件夹”窗口显示的是当前工程所在的路径。具体的操作步骤可以参考提供的操作录像视频进行学习和模仿。
     
  • 基于MFCC与GMM的说话人识别
    优质
    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。
     
  • 驾驶员身份识别演示视频RAR
    优质
    本视频展示了驾驶员身份识别系统的操作流程和功能特性，包括但不限于系统安装、用户注册、登录验证等环节的实际演示。适合技术爱好者及研发人员观看学习。文件格式为RAR压缩包形式。 驾驶员身份识别，打电话检测，打哈欠检测，眨眼、闭眼检测，偏头低头检测以及安全带检测。
     
  • 基于ACO优化的多机器人避障MATLAB仿真及代码操作演示视频
    优质
    本视频展示了一种利用蚁群算法（ACO）优化的多机器人系统避障技术，并通过MATLAB进行仿真和代码演示，详细介绍了实现过程与应用场景。 基于ACO优化的多机器人避障Matlab仿真包含代码操作演示视频。运行注意事项：请使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试，并运行文件夹内的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。同时，请确保在MATLAB左侧的当前文件夹窗口中设置为当前工程路径。具体的操作步骤可以参考提供的操作录像视频中的指导。
     
  • 基于SOM的自组织网络Matlab仿真及代码操作演示视频
    优质
    本视频详细介绍使用MATLAB进行基于SOM（Self-Organizing Map）的自组织网络仿真的全过程，并展示相关代码的操作方法。适合科研与学习参考。 基于SOM的自组织网络matlab仿真操作演示视频运行注意事项：请使用Matlab 2021a或更高版本进行测试，并运行Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。在运行过程中，请确保Matlab左侧当前文件夹窗口显示的是工程所在路径。具体的操作步骤可以参考提供的操作录像视频来完成。