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...
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...
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...
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,选择概率最高的模型作为预测结果。 3.4 应用领域 基于MFCC特征提取和GMM训练的语音信号识别...
说起语音识别,大家的第一反应就是那些看起来眼熟却总也搞不清楚的概念和公式,比如MFCC、HMM、GMM、Viterbi图、解码对齐等等,再往下深入,哪个是哪个,具体用途是什么,就都说不清楚了,总觉得那得是业内大牛才能搞懂的。去网上搜索,各种说法又五花八门,看到最后越来越乱。那么,语音识别到底是怎么一回事?学习门槛真的...
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matlab MFCC GMM语音识别【含Matlab源码 535期】 一、简介MFCC(Mel-frequency cepstral coefficients):梅尔频率倒谱系数。梅尔频率是基于人耳听觉特性提出来的, 它与Hz频率成非线性对应关系。梅尔频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系,计算得到的Hz频谱特征。主要用于语音数据特征提取和降低运算...
Matlab语音识别,使用GMM和MFCC,有训练集和测试集,带说明,带轮文解析等。 资料转载自:http://popuk.cn/693315198599.html Matlab语音识别技术深度解析 一、引言 在数字化时代,语音识别技术已成为人工智能领域的重要分支。本文将围绕Matlab平台下的语音识别技术展开分析,特别关注使用GMM(高斯混合模型)和MFCC(梅尔频率倒谱...
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...
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