在MATLAB中训练GMM-UBM(高斯混合模型-通用背景模型)模型是一个涉及多个步骤的过程。以下是一个详细的步骤指南,包括必要的代码片段: 准备GMM-UBM模型所需的数据集: 确保你有一个适当的数据集,通常包括语音信号的特征向量(如MFCC特征)。 在MATLAB中加载和预处理数据: 加载数据,并可能进行归一化或特征选择等预处理...
GMM_UBM声纹识别python源码 微软说话人识别工具箱1 (MSR Identity Toolbox) 是由微软研究院开 源的声纹识别工具,使用 MATLAB 语言编写。主要包含了 GMM-UBM 和 I-Vector 两种声纹识别核心算法源代码以及说明文档,但是并不涉及特征提 取、语音端点检测 (Voice Activity Detection, VAD) 等内容,对于初学者 来说想...
声纹gmm python 代码 这个博客就是把最具有代表性的资料记录下来,前提,我假设你知道啥是MFCC,啥是VAD,啥是CMVN了. 说话人识别学习路径无非就是 GMM-UBM -> JFA -> Ivector-PLDA -> DNN embeddings -> E2E 首先GMM-UBM, 最经典代表作:Speaker Verification Using Adapted Gaussian Mixture Models 从训练普遍...
声纹识别-GMM-UBM算法原理bugyu_ld 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多1660 -- 35:09 App streamlit-人脸识别-代码实现 1026 -- 19:53 App 高空坠物检测-1-视频防抖 1295 -- 47:05 App So-Vits-SVC-4-decoder部分 4410 -- 16:53 App meidapipe-face-mesh-人脸关键点检测 380 -...
首先,我们来了解一下GMM-UBM(混合高斯模型-通用背景模型)。这是一个基于统计模型的语音识别方法。它的工作原理是将声学特征投影到高维空间上,得到一个高维的均值超矢量。在这个过程中,UBM起着关键的作用。UBM是一个使用大规模说话人语料库训练得到的模型,它可以描述说话人的共性特征。然后,我们以UBM为初始模型,采用...
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大词汇表连续语音识别(LargeVocabularyContinuousSpeechRecognition,LVC⁃SR)...
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大词汇表连续语音识别(LargeVocabularyContinuousSpeechRecognition,LVC⁃SR)...
基于python的说话人识别(声纹识别)GMM+GMM-UBM+ivector+基于深度学习的声纹识别源码+文档说明,含有代码注释,新手也可看懂,个人手打98分项目,导师非常认可的高分项目,毕业设计、期末大作业和课程设计高分必看,下载下来,简单部署,就可以使用。 基于python的说话人识别(声纹识别)GMM+GMM-UBM+ivector+基于深度学习的声...
gmm的matlab代码项目SID-GMM-UBM project-SID-GMM-UBM#此软件包包含Matlab代码和Python代码## 1。如果不使用我们的数据集,请使用三个pyfile预处理数据集。 ## 2。VocalSeparation软件包用于人声提取## 3.Datasets软件包包含mir1k采样率为16kHz,artist20 16kHz,singer55 44.1kHz和singer107 16kHz。 ## 4。使用...
i-vector从UBM和T矩阵提取得到之后，就跟UBM无关了。之后可以对i-vector进行各种处理，长度规整，降维，...