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MATLAB语音识别项目正在进行中。

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简介：
通过使用MATLAB开发的语音识别项目，用户可以进行一系列的实验探索，并且该项目同样具备扩展和完善的空间，允许进一步的改进和优化。

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  • MATLAB语音识别项目方案
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    本项目采用MATLAB平台开发语音识别系统，涵盖信号处理、特征提取及模式匹配等关键技术，旨在实现高效准确的语音转文本功能。 使用MATLAB编写的语音识别项目可以进行实验，并且可以在该项目的基础上进一步改进和完善。
     
  • 利用MATLAB进行数字语音识别
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    本项目采用MATLAB平台，实现基于信号处理和机器学习技术的数字语音识别系统。通过语音特征提取、模式匹配及训练模型，以准确辨识不同语音指令。 该文档记录了本人在大三上学期课程设计期间基于MATLAB实现的数字语音识别系统的开发过程。详细代码收录于文档附录部分，希望能对从事相关研究的人士有所帮助。如遇疑问或需要进一步探讨学习，欢迎随时联系我。
     
  • 语音与语音分析中的性别识别：Voice-Gender项目
    优质
    《Voice-Gender项目》致力于研究和开发在语音及语音分析中准确识别性别技术的方法，旨在提升人机交互系统的个性化体验。 该项目旨在开发一种计算机程序，能够根据语音的声学特性将声音识别为男性或女性。该模型使用一个包含3168个来自男性和女性说话者的录音样本的数据集进行训练。 在R中对这些语音样本进行了预处理和声学分析，并通过人工智能/机器学习算法进一步解析以提取性别特定特征，从而实现分类目的。经过优化后，最佳模型在训练数据上达到了100%的准确率，在测试数据上的表现则为89%的精确度。 此外，当将频率范围缩小至0Hz到280Hz时，可以提升该算法的最佳精度达到100%/99%，这表明特定声学特征对于性别识别的重要性。预处理的数据集可作为CSV文件下载，并包含以下字段：“meanfreq”，“sd”，“median”，“Q25”，“Q75”，“IQR”，“skew”，“kurt”， “sp.ent”，“sfm”和“mode”。
     
  • Android中利用开源项目Sherpa进行关键词识别（语音唤醒）
    优质
    本文章介绍了如何在Android系统中使用开源项目Sherpa来进行关键词识别和语音唤醒功能的实现。通过详细的步骤说明和代码示例，帮助开发者轻松集成这一强大特性到他们的应用中。 Android 使用开源项目Sherpa进行关键词检测（语音唤醒）。
     
  • 中文语音识别在人工智能项目中的实践
    优质
    本项目专注于探索与应用中文语音识别技术于多种人工智能场景，旨在提升人机交互的自然度和效率，推动AI领域的发展。 中文语音识别 1. 环境配置： - Python：3.5 - Tensorflow : 1.5.0 2. 训练数据下载： 使用清华大学提供的中文语料库（thchs30）。 3. 训练配置： 在conf目录下的conf.ini文件中设置各项参数。 执行以下命令开始训练和测试： - 运行 `python train.py` 开始训练 - 运行 `python test.py` 测试 也可以在PyCharm中打开项目进行操作。
     
  • 利用HMM进行语音识别的MATLAB代码
    优质
    本项目提供了一套基于隐马尔可夫模型（HMM）的语音识别系统MATLAB实现代码，旨在帮助学习者理解和应用HMM原理于实际语音处理任务。 使用HMM识别四种方言，每种方言有80个样本用于训练，40个样本用于识别。MATLAB代码实现这一过程。
     
  • MATLAB中的语音识别
    优质
    本项目专注于利用MATLAB进行语音信号处理与模式识别技术的研究和应用开发，实现对语音数据的有效分析及理解。 资源包目录：MATLAB-YUYINSHIBIE.rar 包含8个子文件： - dtw112.m (大小为 2KB) - ENFRAME.M (大小为 2KB) - vad.m (大小为 2KB) - yiuyinchuli.m (大小为 544B) - yuyin.m (大小为 904B) - 基音112。3.m (大小为 757B) - mfcc1.m (大小为 1KB) - lc.m (大小为 1KB) 注释：端点检测程序
     
  • MATLAB中的语音识别
    优质
    本项目介绍在MATLAB环境下进行语音信号处理和实现简单语音识别技术的方法与步骤，涵盖特征提取、模式匹配等内容。 数字信号课程项目基于MATLAB的语音识别系统，该项目包含了谱减法去噪和端点检测技术。以下省略部分内容。