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利用机器学习识别说话人性别

发布时间:2019-07-17 09:13 来源:未知 编辑:admin

  基于MFCC和SVM的说话人性别识别 建立了普通话语音性别数据库 ,提出联合梅尔频率频谱系数(Mel-frequency Cepstrum Coefficients,MFCC)的特征提取方法和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的分类方法进行说话人性别识别 ,并与其它分类方法进行比较 ,实验结果表明该方法的说线%,明显优于其它分类器。

  本项目建立了一个小的语音库(8男8女),编写mfcc函数提取出语音的mfcc特征,然后利用svm进行训练和测试,实现性别识别,并创建gui进行功能展示,正确率为93.75%。本代码功能尚比较简单,有待继续完善。

  这是一个人脸性别识别的数据库,里面分别有男性和女性的不同照片,分为训练集和测试集,需要的朋友可以下载哦

  性别识别的工程文件有LDA PCA PCA+LDA方法 还包括自己采集的一些数据

  该资源主要是介绍人脸识别与人脸性别的文章,包含基于小波神经网络的人脸识别 与人脸的性别分类。

  基于caffe的年龄和性别识别模型,里面包含训练集和验证集列表文件,是从这里下载的

  matlab Parzen窗法估计概率密度函数,得出贝叶斯分类器 用Fisher线性判别方法求分类器 留一法估计错误率

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