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说话人识别
- 本文介绍了基于VQ的特定人孤立词语音识别系统，借助MATLAB工具，设计基于VQ码本训练程序和识别程序，识别特定人的语音。
隐含层为mexihat 输出为sigmal的wav-sigal
- 用三层小波神经网络实现的与文本无关说话人识别。（识别部分）。输入的是语音特征，输出的是识别结果。训练用的语音特征要事先提取出。-with three wavelet neural network has nothing to do with the text of Speaker Recognition. (Recognition). The admission of voice features, the output is the
newpnn[1]
- 基于GMM的概率神经网络PNN具有良好的泛化能力，快速的学习能力，易于在线更新,并具有统计学的贝叶斯估计理论基础，已成为一种解决像说话人识别、文字识别、医疗图像识别、卫星云图识别等许多实际困难分类问题的很有效的工具。而且PNN不但具有GMM的大部分优点，还具有许多GMM没有的优点，如强鲁棒性，需要更少的训练语料，可以和其他网络其他理论无缝整合等。-GMM based probabilistic neural network PNN go
speakerprotected1
- 国际上最新的说话人识别算法的源程序，包含了训练集和测试集-latest international speaker identification algorithm source code includes the training set and test set
vqonMatlab
- 在MATLAB环境下实现基于矢量量化的说话人识别系统。在实时录音的情况下，利用该说话人识别系统，对不同的人的1s～7s的语音进行辨识。实现与文本无关的自动说话人确认的实时识别。 使用说明： 1 训练 打开Matlab 使Current Directory为VQ所在的文件夹(比如：E:\vq) 在Command windows中输入 -in MATLAB environment based VQ Spea
vq
- 说话人识别是语音识别的一种特殊方式，其目的不是识别语音内容，而是识别说话人是谁，即从语音信号中提取个人特征。采用矢量量化（VQ）可避免困难的语音分段问题和时间归整问题，且作为一种数据压缩手段可大大减少系统所需的数据存储量。本文提出了识别特征选取采用复倒谱特征参数和对应用VQ的说话人识别系统改进的一种方法。当用于训练的数据量较小时，复倒谱特征可以得到比较稳定的识别性能。VQ的改进方法避免了说话人识别系统的训练时间与使用时间相差过长从而导致
VQ
- 基于VQ的说话人识别程序 分为训练和识别两个步骤 具体请见程序-VQ-based speaker recognition process is divided into training and to identify the specific two-step procedure, see
test
- 说话人识别测试阶段建立说话人模型，采用同一说话人多句训练-Speaker Recognition test phase to establish the speaker model, using the same multi-speaker training sentence
matlabtosolve
- 基于MATLAB实现的说话人识别程序，分别用bp、pnn、som、rbf、lvq等算法，对语音文件进行训练和测试，效果不错。~..~ 下面说明一下bprengong程序： 数据分别用来训练和测试两部分。 具体程序分为两部分，第一部分为：计算识别模型 变量v是mfcc处理以后的矢量。因为数据可能长短不一，所以放在同一进行截取。p的每一行代表一个语音数据（共15个）。变量Pr为每一行的最大最小值。变量T为目标值。输出神经元
MFCC
- 说话人识别中mfcc参数的处理的主程序，包括参数提取、训练及识别。-Speaker Recognition MFCC parameters deal with the main program, including parameter extraction, training and recognition.
MFCC_D
- 说话人识别中，采用MFCC_D时的主程序，同样包括提取，训练，识别三步。-Speaker Recognition using MFCC_D when the main program, also including the extraction, training, identification of three steps.
application_of_special_person_on_ASR_for_the_contr
- 常用的说话人识别方法有模板匹配法、统计建模法、联接主义法(即人工神经网络实现)。考虑到数据量、实时性以及识别率的问题，采用基于矢量量化和隐马尔可夫模型(HMM)相结合的方法。 说话人识别的系统主要由语音特征矢量提取单元(前端处理)、训练单元、识别单元和后处理单元组成， -Commonly used methods of speaker recognition template matching method, statis
63535283MFCC
- 说话人识别和训练系统所用的很多源码，内容很详实，希望大家能用的上-Speaker Recognition and training system used by a lot of source code, content is very informative and hope that we can use the upper
VQ
- 在MATLAB环境下实现基于矢量量化的说话人识别系统。在实时录音的情况下，利用该说话人识别系统，对不同的人的1s～7s的语音进行辨识。实现与文本无关的自动说话人确认的实时识别。 使用说明： 1 训练 打开Matlab 使Current Directory为VQ所在的文件夹(比如：E:\vq) 在Command windows中输入 train( 1s\ ,7) 这是将1s中的wav文件进行特征提取并产生V
speaker_recognition
- 国际上最新的说话人识别算法的源程序，内置语音训练数据-The latest international speaker recognition algorithm source code, built-in voice training data
safjfd
- 首先分析了典型说话人识别系统的各关键技术，详细分析了矢量量化技术在 说话人识别中的应用，研究了码本训练算法以及说话人判别算法，对算法中各参 数值的选取进行了讨论 其次根据系统的需求建立一个小的语音库，录制语音信 号，并对采集的语音信号进行预处理，检测语音信号的起始端点 在MATLAB 环境下仿真说话人识别系统，验证系统设计方案的可行性:特征提取阶段，提取 语音信号的12阶美尔倒谱系数以及各阶倒谱系数对应的1阶差分倒谱
TrainWorld
- 说话人识别 语音识别的一部分 可以进行与文本无关的说话人识别 此为训练语音部分-Speaker recognition can be a part of speech recognition and text-independent speaker recognition for this part of the training speech
spkID
- 利用mFCC特征提取算法进行语音信号的特征提取，然后利用ＧＭＭ识别出特征人，计算目标得分，程序效果ＯＫ。(The extraction algorithm for feature extraction of speech signal using mFCC features, and then use GMM to identify a specific target, calculate the score, the effect o
基于高斯混合模型（GMM）的说话人识别matlab
- 基于GMM的话者识别matlab程序，训练运行train.m,识别运行recog.m(speaker identification system based on GMM)
matlab实现VQ说话人识别系统
- 基于Matlab简单的语音识别系统，能够通过样本训练得到最后结果。(Simple speech recognition system based on Matlab can get the final result through sample training.)