以某知名语音识别公司为例,该公司利用Matlab平台实现了基于GMM和MFCC的语音识别系统。该系统具有较高的准确率和稳定性,能够适应各种复杂环境下的语音识别需求。同时,该公司还提供了详细的训练集和测试集数据解析说明,方便用户进行学习和应用。 五、结论 综上所述,Matlab语音识别技术具有广泛的应用前景和实际价值。通过使...
MFCC是一种用于语音信号的特征提取方法,它可以将语音信号转化为一种易于处理和识别的特征向量。MFCC特征提取的基本原理是将语音信号进行短时傅里叶变换,得到其短时频谱,然后将频谱进行倒谱分析,得到MFCC特征向量。由于MFCC特征向量能够保留语音信号的主要特征,因此它被广泛应用于语音识别、语音编码等领域。GMM是一种基于...
数据准备: 收集并整理语音数据集,其中包含录制的语音样本和相应的标签。 MFCC特征提取: 对每个语音样本应用MFCC特征提取过程,得到MFCC系数。 GMM训练: 对每个语音类别(音素、词汇等)分别训练一个GMM模型,使用EM算法优化模型参数。 解码: 给定一个未知语音样本,计算其MFCC特征并与各个GMM模型进行比较,选择概率最高的模...
【语音识别】基于matlab MFCC GMM语音识别【含Matlab源码 535期】 一、高斯混合模型简介GMM基本框架 类似的还有GMM-UBM(Universal background model)算法,其与GMM的区别在于:对L类整体样本训练一个大的GMM,而不像GMM对每一类训练一个GMM模型。SVM的话MFCC作为特征,每一帧作为一个样本,可以借助VAD删除无效音频段,直...
MFCC特征提取是基于Mel频率的倒谱系数，用于将语音信号转换为特征向量。这个过程在识别系统中发挥关键作用，因为它能够捕捉声音的关键信息，如音高、音强和音长。GMM（Gaussian Mixture Model）是用于构建概率分布模型的工具。在语音识别中，每个语音类别（如音素、词汇等）都可由一个GMM表示，GMM由多个高斯分布...
【说话人识别】基于MFCC特征和GMM实现说话人识别系统含Matlab源码 1 简介 目前,针对说话人识别而提出的新的识别技术层出不穷,如结合 GMM-UBM 结构与支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)的技术、基于得分规整技术的 HNORM、ZNORM 和 TNORM 技术、潜伏因子分析(LatentFactorAnal⁃ysis,LFA)技术、应用于说话人识别的...
本文针对异常声音识别系统低识别率和高复杂度的问题,将梅尔频率倒谱系数 (MelFrequencyCepstrumCoefficients,简称MFCC)与短时能量混合特征应用到异常声音识别系统中。该混合特征使得 高斯混合模型(GaussianMixtureModel,简称GMM)分 类器可获得比使用MFCC特征及其差分MFCC更好的分类性能。分类器的平 均识别率可达到90%以上,...
本文在研究说话人识别关键性算法的基础上,通过研究基于倒谱特征的特征参数提取方法和基于模板匹配及概率统计的模式匹配方法,研究实现了基于MFCC特征的VQ说话人识别系统和GMM模型的说话人识别系统。主要研究内容如下: 1.在谱减法语音增强说话人识别方法的基础上,提出一种改进的谱减法,然后直接通过增强后的语音功率谱提取...
( M F C c )和高斯混合模型( G M M )的个性音乐推荐模型的建立方法. 该方法采用M F C C 技术提取歌曲的语音特征, 并利用G M M 算法生成该歌曲的模板, 然后利用音乐模板库对音乐文件进行相似度计算. 实验结果表明, 利用该模型为用户推荐的歌曲平均准确率为9 0 %.关键词: 音乐推荐; M el频率倒谱...
西南交通大学硕士学位论文基于MFCC和GMM的异常声音识别算法研究姓名: 吕霄云申请学位级别: 硕士专业: 通信与信息系统指导教师: 王宏霞20100501