您好、欢迎来到现金彩票网!
当前位置:秒速快三 > 说话人确认 >

说话人识别系统的研究毕业论文

发布时间:2019-07-17 09:14 来源:未知 编辑:admin

  本文基于传统的LPC倒谱特征和KC复杂性特征建立了一个说话人确认系统, 采用了YOHOspeakerverifiea:ion数据库,Enroll阶段:采用238说线个 session每个Sessi。n有10个语音样本数据,Verify阶段:采用138说线 个Session每个session有4个语音样本数据,训练模板和测试该说话人确认系 统,取得了较好的说话人确认效果。

  这个是我参照网上的一些代码写的,可以训练和识别,但是没有做预处理,所以录音时要注意不要出现没声音的片段,识别率不是很高,可以做一下参考! code=train(train\,4) %训练 test(test\,8,code) %识别

  语音数据经过预处理,提取特征参数,训练VQ模型,建立码本库,然后对测试数据集进行说话人识别,输出识别结果。

  基于高斯混合模型(GMM)的说话人识别系统,MATLAB语音识别代码,机器学习GMM模型。在说话人识别中,不同说话人的差异主要表现在其短时语音谱的差异,而这又可以用每个说话人的短时谱特征矢量所具有的概率密度函数来衡量,我们可以用高斯混合模型(GMM),来表示这一概率密度函数。经实验证明,识别结果非常显著。

  文中以语音信号的&’(倒谱系数、!倒谱系数、基音周期和!基音周期的混合特征参数作为 识别说话人的特征,运用)*技术实现了说话人自动识别。在#个说话人,+##个汉语数字和单词语音 的语音库上进行了系统的识别实验,其中单音节语音的平均识别率达到了$!,,双音节语音达到了$%- %.,,四音节语音达到了

  说话人识别的基于MATLAB GUI的界面制作,程序已经经过验证可以实现,里面包含了语音识别的文件库,也可以自己建立文件库进行语音识别,主要用了DTW和VQ的说话人识别。

  说话人识别是语音识别的一种,它是根据说话人所发的语音,确定出说话 人是谁的过程,也就是基于声音这种生物特征作为身份认证依据的识别技术。 为此,需要从各个说话人的发音中找出说话人之间的个性差异,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。 本文主要是对说话人识别技术的两个关键部分进行了研究,下面是本文主 要做的研究工作: 本文设计的说话人识别系统是与文本无关的说话人识别系统。为了较好地 提取语音特征参数,首先要获得有效的语音段,本文采用的是基于短时能零差 分法的端点检测方法。本文对比了传统的双门限端点检测算法和短时能零差分 法的端点检测方法对同一

  高斯混合模型的说话人识别系统研究,本文详细的介绍了gmm算法以及em算法

  校园失物招领系统的设计与实现毕业论文,本系统是基于asp.ent+ sql server的设计与实现。

  这次做的说话人识别系统,系统比较简单,功能并不复杂,由于mfcc需要大量训练,这里的训练次数还不够多,建立库需要手动一次添加。调用record,compare,还有mfcc_base函数即可使用。

  基于GMM的说话人识别(C代码),其中包括了GMM.C和MFCC.C,以及它们的头文件。

  自己做毕业设计时候参考的论文,基于JAVA的图书馆管理系统设计,比较有参考价值

  用Matlab仿真实现的说话人识别系统用Matlab仿真实现的说话人识别系统

  本资源是基于MATLAB的说话人识别系统,是基于HMM模型 的,具有很高的识别效率,大家可以放心使用

  基于ArcEngine的宗地评估信息系统设计与开发 GIS地理信息系统专业_毕业设计(论文)开题报告

  给出基于STM32 Cortex-M3微控制器的图像采集和显示系统,充分利用ARM控制器的优势实现整个功能。文中详细讲述了软硬件的设计方案。

http://lenjproductions.com/shuohuarenqueren/376.html
锟斤拷锟斤拷锟斤拷QQ微锟斤拷锟斤拷锟斤拷锟斤拷锟斤拷锟斤拷微锟斤拷
关于我们|联系我们|版权声明|网站地图|
Copyright © 2002-2019 现金彩票 版权所有