我们常听到的MFCC和Fbank就是语音识别的经典频域特征。 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...
disp(['识别结果:' num2str(label)]); 在这个示例中,我们首先读取了一个语音文件speech.wav,然后进行了预处理操作,包括预加重、分帧等步骤。接着使用mfcc函数提取MFCC特征,并将特征输入到GMM模型中进行训练。最后使用gmmpredict函数进行模式识别,并显示识别结果。需要注意的是,这只是一个简单的示例代码,实际应用中可...
在实现基于MFCC的GMM语音识别系统之前,需要先对语音信号进行预处理,包括预加重、分帧、加窗和预加重滤波。这些步骤可以提高语音信号的信噪比和可懂度。接下来,我们需要进行特征提取,将语音信号转换为一系列的数值向量。MFCC是常用的特征之一,它可以有效地描述语音信号的频谱特征。我们将使用MATLAB中的函数对语音信号进行M...
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...
【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。
waveDir='机器学习\基于MFCC的GMM的说话人识别\train\'; speaker = dir(waveDir); speaker(1:25) = []; speakerNum = length(speaker);%speakerNum:人数; % === Feature extraction fprintf('\n读取语音文件并进行特征提取...\n\n'); for
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
Mannepalli K, Sastry PN, Suman M (2015) MFCC-GMM Based accent recognition system for Telugu speech signals. Int J Speech Technol 19(1):87-93Mannepalli, K., Sastry, P.N., Suman, M., "MFCC-GMM based accent recognition system for Telugu speech signals", International Journal of Speech...
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 ...
【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...