高斯混合模型GMM: 高斯混合模型是对高斯模型进行简单的扩展,GMM使用多个高斯分布的组合来刻画数据分布。之前的高斯分布为单个维度的高斯分布,若特征出现高维情况,就需要采用多个高斯分布进行叠加 p(x)=∑i=1Kϕi12σi2πe−(x−μi)22σi2 该公式和之前的公式非常相似,细节上有几点差异。首先分布概率是K个...
GMM和HMM虽然都是MM,但这两个MM其实没啥关系。GMM(Gaussian Mixture Model)混合高斯模型,就是一堆不同分布的高斯模型按一定比例组合在一起,用来对特征进行分类; HMM(Hidden Markov Model)是隐马尔可夫模型,用来对序列进行建模,从一个观测序列,推出对应的状态序列,也就是“由果找因”。这里的“因”一般是隐藏的,...
GMM(Gaussian Mixture Model)混合高斯模型,就是一堆不同分布的高斯模型按一定比例组合在一起,用来对特征进行分类;HMM(Hidden Markov Model)是隐马尔可夫模型,用来对序列进行建模,从一个观测序列,推出对应的状态序列,也就是“由果找因”。这里的“因”一般是隐藏的,无法简单的看出来的(除非你有透视眼),所以叫Hidden...
在基于MFCC和GMM的特征实现语音识别中,MFCC和GMM是两个关键的技术。MFCC能够有效地提取语音信号的特征,为后续的识别提供有效的特征向量;而GMM则能够根据这些特征向量,训练出高效的识别模型,实现准确的语音识别。在实际应用中,基于MFCC和GMM的特征实现语音识别已经被广泛应用于各种领域,如语音助手、智能家居、语音命令识别...
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、...
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 语音信号识别是将输入的语音信号映射到对应的文本或语音标签的过程。基于MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficients)特征提取和GMM(Gaussian Mixture Model
【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。
苦逼大学生的项目作业,参考了网上很多相关内容,但是发现很多有错,所以这个算是正确版,适用于matlab2014以上版本都可以运行, 视频播放量 1497、弹幕量 0、点赞数 26、投硬币枚数 16、收藏人数 30、转发人数 5, 视频作者 trashelter, 作者简介 苦逼编程,相关视频:语音识
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...