基于MFCC的GMM的语音识别技术广泛应用于各个领域。在智能家居领域,基于MFCC的GMM的语音识别技术可以用于智能音箱、智能电视等设备的语音控制,实现智能家居的语音交互。在车载领域,基于MFCC的GMM的语音识别技术可以用于车载娱乐、车载导航等系统,实现车载语音控制。在医疗领域,基于MFCC的GMM的语音识别技术可以用于语音病历、智...
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...
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...
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...
【语音识别】基于MFCC和gmm特征实现语音识别含GUI,在任意一个Automaticspeechrecognition系统中,第一步就是提取特征。换句话说,我们需要把音频信号中具有辨识性的成分提取出来,然后把其他的乱七八糟的信息扔掉,例如背景噪声啊,情绪啊等等。
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
了提取MFcc倒谱系数的理论基础和实现方案,并与传统的线性预测技术作了 比较,实验结果表明这种改进后的倒谱特征提取方法比较有效。 说话人识别中有许多先进有效的识别技术,其中高斯混合模型(GMM)由 于性能较好、复杂度小、方法简单,是目前最好的说话人识别算法之一。本文介 ...
简介:【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...
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,...