说明:应用背景这是语音分析的基础知识。不同的语音信号分析方法有。利用线性predictice编码(LPC)和Mel频率倒谱系数(MFCC)可以提取语音信号的特征。 ;关键技术利用快速傅里叶变换(FFT)得到的信号频谱。对信号的LPC,MFCC的基本分析,故障电流控制器也起着至关重要的作用。这些方法是语音信...
matlab 语音 分析 方法 进行 信号 不同
说明:在语音信号处理中常用的特征,包括过零率,短时能量,mfcc等,主要用在语音信号识别和分类的特征提取环节,十分好用
语音 信号处理
说明:提取声音信号的MFCC特征参数,然后进行匹配,有训练语音,也有测试语音,测试信号既有训练过的,也有没训练过的,都可以识别。
声纹识别 MFCC
说明:用蒙特卡洛模拟的方法计算美式期权的价格以及基本描述,MinkowskiMethod算法 ,采用热核构造权重,信号维数的估计,用MATLAB实现的压缩传感,结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法。
说明:利用HMM进行语音识别,matlab实例,不是自己编的,大家可以参考一下,孤立词的识别,利用MFCC参数进行特征提取,GUI设计那块搞不懂。
说明:GMM说话人识别平台全套,从特征提取到模式识别,到识别率,一整套都有。
说话人识别GMM gmm平台 GMM说话 GMM说话人识别 gmm-说话人识别
说明:这是个完整的实现VQ方法的基于MFCC的说话人识别代码。首先对语音片段进行VAD,去除了无声段,在进行特征的提取,为每一个说话人建立各自的码本,训练完成之后当有待检测的语音时候,输入语音,并提取特征,然后给出说话人的标签,程序完整有效,可供初步学习说话人识别的人进行参考,方可了解其基本的框架和流程。
matlab 识别 方法 实现 说话 VQ
说明:资源描述语音信号是人类需要和其他人分享他们的感受、情感和交流的必要的,因此分析语音信号在时域和频域都是非常必要的。的特点也非常重要的是要知道的基本特征的信号。常用的方法是线性预测编码(LPC),Mel频率倒谱系数(MFCC)等,有助于我们提取语音信号的特征。
matlab 代码 语音 分析 基本
说明:这个程序是我们组最近做的基于支持向量机(SVM)的声音识别实例,利用声音信号的梅尔倒谱系数和线性预测倒谱系数提取出声音信号的特征向量,然后建立一个基于支持向量机的分类模型实现声音的识别,这里是完整的MATLAB程序,可直接运行。
向量机 SVM 声音识别 梅尔倒谱系数 线性预测倒谱系数