说明：声音识别的基本过程 声音的读取 声音的预处理 声音的特征提取 声音的识别 基于mfcc和svm

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：语音识别是近年来发展非常迅速的一项计算机智能技术，广泛应用在语音控制、身份识别等多个领域。本次项目主要研究语音识别的预处理过程和特征参数的提取环节。通过对原始语音信号进行预加重和分帧、加窗，滤除低频干扰，提升对语音识别有用的部分，消除了部分噪音和失真。预处理之后进行信号的特征提取，主要选取了短时平均...

mfcc+GMM 信号识别 matlab-项目 语音信号应用 GMM说话人识别

说明：实现简单的声音识别。本程序为课程实验验证开发，所实现的声纹识别算法难免有错误及不妥之处！   提醒：因为本程序是简略的验证程序，建议不要在正式项目中直接使用本程序中的声纹识别代码。VoicePrint的特点是： - 语音特征向量：采用 MFCC系数（梅尔倒谱系数）- 模式匹配模型：采用 GMM 模型...

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：具体步骤： (Ι)利用汉明窗对腭裂语音信号进行分帧，得到分帧后的语音信号x(n)。 (Ⅱ)将加窗分帧后的语音信号进行离散傅里叶变换。因FFT变换点数过大会增大运算复杂度，过小会降低频谱分辨率，故本文选取882点。即得到每帧语音信号的线性频谱(Ⅲ)将上面得到的线性频谱通过32个具有三角形滤波特性的Me...

matlab

说明：采用matlab求出语音的mfcc特征，采用最常规的方法，没有结算一阶和二阶的

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：梅尔频率倒谱系数，MFCC作为一个重要的特征，用于语音识别，说话人识别方面，在进行模式匹配或基于统计模型的建模时，好的特征时非常重要的，而MFCC特征是现在应用非常广泛的一类倒谱特征。

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。

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