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...
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,实际应用中可能需要进行更多的参数调整和优化。此外,为了提高识别准确率,我们还可以尝试使用更复杂的特征提取方法和分类器,例如i-vector和PLDA等。总结:本文介绍了基于Matlab的MFCC和GMM语音识别技术。通过预处理、特征提取和分...
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...
基于MFCC特征提取和GMM训练的语音信号识别是语音处理领域中的核心技术。它通过将输入语音信号映射到对应的文本或语音标签，实现了对语音信息的高效识别。该技术在语音识别系统、说话人识别和情感分析等多个领域得到广泛应用。算法的核心包括三个部分：MFCC特征提取、GMM训练及语音识别过程。MFCC特征提取是基于Mel...
【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。
MFCC和GMM实现语音识别matlab 基于matlab的语音采集及处理,目录摘 要ABSTRACT1绪论2语音信号去噪的基本原理2.1数字滤波器的基本设计方法2.2数字滤波器设计基本思想2.3数字滤波器的设计步骤2.4.采样定理3方案设计与比较3.1FIR滤波器原理3.1.1FIR数字滤波器的特点及结构
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,...
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 ...
( M F C c )和高斯混合模型( G M M )的个性音乐推荐模型的建立方法. 该方法采用M F C C 技术提取歌曲的语音特征, 并利用G M M 算法生成该歌曲的模板, 然后利用音乐模板库对音乐文件进行相似度计算. 实验结果表明, 利用该模型为用户推荐的歌曲平均准确率为9 0 %.关键词: 音乐推荐; M el频率倒谱...