基于MFCC和gmm特征实现语音识别附matlab代码
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &...
【语音识别】基于MFCC和MEL倒频系数实现声纹识别附matlab代码
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【说话人识别】基于MFCC特征结合VQ特定人孤立词语音识别附matlab代码
1 简介伴随着计算机技术和信息化技术的蓬勃发展，人机交互技术扮演着越来越重要的角色，人类希望计算机和人之间的交互能够突破鼠标和键盘等外围设备的局限，希望以一个智能化的方式使得计算机和人之间能够畅通无阻地交流，于是，语音，作为人的自然属性，是一个上上之选。众所周知，语音，是人与人之间进行信息交互的一种最直接的手段，通过语音，使计算机和人能够直接交流，必然离不开语音识别技术。广义的语音识别是指计算机....
【语音识别】基于傅立叶变换和MFCC特征结合DTW算法实现0-9的数字语音识别含Matlab源码
1 简介 1、语音识别系统概述 语音信号是一种典型的非平稳信号，并且在录音过程中不免受到电噪音，呼吸产生的气流噪音以及录音环境下的突发噪音的影响，所以语音信号要经过预滤波、采样量化、分帧、加窗、预加重、端点检测等预处理过程后才可以进行下一步的特征征参数提取等工作。在接下来的语音训练阶段，我们将那些信号状态良好，携带噪声小且特征参数....
【说话人识别】基于mfcc特征和MEL滤波器实现语音识别含Matlab源码
1 简介说话人识别是利用说话人的语音信号的特征同预先提取的说话人语音特征相比较来确定或鉴别说话人的身份。它涉及到说话人发音器官上的个性差异、发音声道之间的个性差异、发音习惯之间的个性差异等不同级别上的差异，因此，说话人识别是交叉运用心理学、声学、语音学、人工智能、数字信号处理、信息理论、模式识别理论、最优化理论、计算机科学等知识的综合性课题。本章节对说话人识别系统基本组成、说话人识别....
【语音识别】基于mfcc特征结合HMM实现湖南方言识别含Matlab源码
1 简介基于 HMM 的与文本有关的说话人识别系统的结构如图（1）所示。建立和应用这一系统有两个阶段，即训练（登录）阶段和识别阶段。在训练阶段，针对各使用人对规定语句或关键词的发音进行特征分析，提取说话人语音特征矢量（例如倒谱及 D 倒谱等）的时间序列。然后利用从左到右HMM(left-to-right HMM)建立这些时间序列的声学模型。因为文本是固定的，所以特征矢量的时间构造是确定的，利用从....
语音识别（ASR）基础介绍第二篇——万金油特征MFCC
上一章提到了整个发声与拾音及存储的原理。但是在了解ASR的过程中，发现基本上遇到的资料都避不开MFCC特征。 整个ASR的处理流程大致可以分为下图： 左侧是经典的处理流程，右侧是近期流行的流程。发生的变化是，将语言模型以下的部分变成端到端的了。 我们将语言模型以下的部分统一看成是声学模型就好。 而MFCC主要用在左侧的处理流程中，即“特征处理”的输出结果。 虽然...
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