基于MFCC和DTW的说话人识别系统

最新推荐文章于 2025-07-26 12:23:29 发布
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分类专栏： Matlab 文章标签： Matlab MFCC 基于DTW说话人声识别系统
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/AP1005834/article/details/50628813
本文提供了一篇Matlab程序作业的报告，并附有参考程序的下载链接。

                                    

                                    

                                    

                                    

                                    

                                    

                                    

                                    

                                    

                                    

                                    

                                    

                                    

                                    

                                    

                                    

相应Matlab程序

本文实际为一篇作业的报告，参考程序请点击下面链接下载，只要1分，多谢大家支持。

http://download.youkuaiyun.com/detail/ap1005834/9426131



【信号识别】基于MFCC特征和模板匹配算法实现说话人识别系统含Matlab源码
qq_59747472的博客
03-10 456
1 简介 ​语音是人的自然属性之一,由于发音器官的生理差异以及后天形成的行为差异,每个人的语音都带有强烈的个人色彩,那么我们就可以通过分析语音信号来识别说话人,由此使得我们研究说话人识别具有现实意义.随着计算机技术和通信技术的高速发展,说话人识别技术被广泛的应用于各个领域,如在公安司法领域,军事领域中进行监听与鉴别,在安全保卫领域中出入控制,财经领域中转账和出纳,信息服务领域中自动信息检索和电子商务等. 2 部分代码 function test(testdir, n, code)% Speaker.
【说话人识别】基MFCC特征最近邻说话人识别系统含Matlab源码
qq_59747472的博客
04-10 591
1 简介 说话人识别又称声纹识别,是由计算机利用语音勃兴中所包含的反映特定说话人生理和行为特征的语音特征参数来自动识别说话人身份的技术.Mel频率倒谱系数(MFCC)分析着眼于人耳的听觉特性,依据听觉试验结果来分析语音得倒谱,获取较高的识别率和较好的噪声鲁棒性.本文通过对MFCC特征参数的提取过程的介绍,提出了一种基于MFCC的说话人识别算法.​ 2 部分代码 function [x1,x2]=vad1(x,framelen,framelnc)% 幅度归一化[-1，1]1x=double(x);x=
基于MFCC的DTW语音识别
04-16
DTW算法，与matlab自带算法类似，只是不需要转置矩阵了。（但是二者算出的值不一样，具体效果待测）
使用MFCC的说话人识别
05-14
使用MFCC方法的说话人识别
实现Android平台的语音识别功能演示
最新发布
weixin_32925455的博客
07-26 383
随着智能手机的普及和人工智能技术的迅速发展，语音识别技术已经成为智能手机应用中的核心功能之一。在Android平台上，语音识别的能力直接关系到用户体验，尤其是在移动办公、智能家居、车载系统等众多领域得到了广泛的应用。语音识别技术允许移动应用能够理解和回应用户的语音命令，从而提供更自然、更便捷的交互方式。在Android平台上，通过集成第三方的语音识别SDK或者使用Google提供的Speech-to-Text API，开发者可以迅速为他们的应用增加语音识别的功能。
gmm mfcc说话人识别
06-28
这次做的说话人识别系统，系统比较简单，功能并不复杂，由于mfcc需要大量训练，这里的训练次数还不够多，建立库需要手动一次添加。调用record，compare,还有mfcc_base函数即可使用。
基于MFCC和DTW的说话人识别系统~
04-29
基于MFCC和DTW的说话人识别系统~利用MFCC提取和DTW识别~~~
基于DTW及MFCC的孤立字语音识别MATLAB程序
03-27
训练程序实现用户将数字0-9依次说一遍，并将其特征矢量时间序列作为模板存入模板库；识别程序实现将输入语音的特征矢量时间序列依次与模板库中的每个模板进行相似度比较，将相似度最高者作为识别结果输出。
【说话人识别】基于MFCC特征实现说话人识别系统含Matlab源码
matlab_dingdang的博客
05-31 473
1 简介 说话人识别是利用说话人的语音信号的特征同预先提取的说话人语音特征相比较来确定或鉴别说话人的身份。它涉及到说话人发音器官上的个性差异、发音声道之间的个性差异、发音习惯之间的个性差异等不同级别上的差异，因此，说话人识别是交叉运用心理学、声学、语音学、人工智能、数字信号处理、信息理论、模式识别理论、最优化理论、计算机科学等知识的综合性课题。本章节对说话人识别系统基本组成、说话人识别的分类、文本无关的说话人识别系统和说话人识别系统性能评价进行探讨。 ​2 部分代码 fu
基于MFCC的GMM的说话人识别.rar
06-12
基于MFCC的GMM的语音识别matlab源码，本资料将语音识别过程模块话，每一部分都写成了一个子函数，移植性很强，方便理解。亲测好使。
HMM学习笔记_1(从一个实例中学习DTW算法)
weixin_34334744的博客
03-23 912
      　　DTW为(Dynamic Time Warping,动态时间归准)的简称。应用很广，主要是在模板匹配中，比如说用在孤立词语音识别，计算机视觉中的行为识别，信息检索等中。可能大家学过这些类似的课程都看到过这个算法，公式也有几个，但是很抽象，当时看懂了但不久就会忘记，因为没有具体的实例来加深印象。       这次主要是用语音识别课程老师上课的一个题目来理解DTW算法。 　　首先...
说话人识别
04-11
目前，大部分的说话人识别模型是基于MFCC的混合高斯模型，MFCC包含语音频率结构的时间变化信息，相对稳定，但不同的说话人之间容易相互模仿，本论文针对MFCC的易模仿性，增加了另一种特征参数，基音周期，基因周期包含了语音频率结构信息，虽然会受到说话人健康状况的影响，但不容易模仿。本文将二者结合用于说话人识别。同时，针对常规直接对高斯混合模型进行解混导致识别速度慢这一缺点，本文提出先用DTW计算语音样本间基音周期的最短距离，再用GMM的方法计算测试样本在得分小的前几个训练样本中分布的最大似然概率。实验表明，这种DTW和GMM相结合的说话人识别模型在提高识别准确率和缩短识别时间上都有着显著性的改进。
mfcc-dtw-android
05-09
1.提取音频剪辑的mfcc功能。 MFCC直接从记录器中提取（在记录过程中）。 Danh sách tham số: .sampleRate: sample rate của đoạn ghi âm setup trong recorder .audioBufferSize: buffersize của đoạn ghi âm setup trong recorder .sampleSizeInBits: Bit per second, số bit trên 1 sample được setup trong recorder .bufferOverlap: số tín hiệu chồng lên nhau(frameshift). .recorder: recorder do mìn
基于mfcc特征的dtw算法实现
08-14
压缩包中包含mfcc特征文件，这个代码实现了用于语音mfcc特征的DTW匹配算法。
DSP 语音识别程序 DTW MFCC
12-09
DSP 语音识别程序 DTW MFCC，嵌入式平台语音识别源码
python实现说话人识别实验与开发
01-11
Auto Speaker Recognition main.py the main file for test audio_record.py record audio from micro phone count_days.py count days between two date. 20110805 20160903 mfcc_feature.py extract mfcc feature from wav files SGD.model* the trained model on train set , and the accurate is 70% util.py contains the most useful functions train train data is 75% of all the data test test data is 25% of all the data and has no overlap with train set classification_SGD.py is the main classification function py file , and it used the sklearn's SGD niter was set 10000 could get 70% of accurate. classification_BNB.py this is the sklern naive_bayes BernoulliNB , and it reach to just 56% classification_DT.py this is the sklern tree.DecisionTreeClassifier , and it reach to just 63% classification_GB.py this is the sklern GradientBoostingClassifier, and it reach to the best now of 76% when n_estimators=1000, but it produce too many model components to store. classification_GNB.py this is the sklern naive_bayes GaussianNB, and it reach to just 63% vote_result.py add a vote decsion , every method have the acurrcy number ticiks to vote the final answer. after the vote , we achived 96% at test set. beta1.0
【亲测免费】 MFCC-DTW: 音频处理利器，语音识别新选择
gitblog_00054的博客
04-24 449
MFCC-DTW: 音频处理利器，语音识别新选择 该项目，，是一个基于Python的开源库，专注于音频特征提取和动态时间规整（Dynamic Time Warping, DTW）算法的应用。它为开发者提供了一种高效且易于使用的工具，用于语音识别、情感分析等音频处理任务。 技术分析 MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficients) MFCC 是一种广泛应用于语音信...
语音 识别 MFCC DTW 初谈
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王伟挺的专栏
12-06 1万+
其实MFCC加DTW模型主要应用于孤立词识别，而且DTW基本用的是ＤＰ算法，所以计算量会偏大，对于8KHz的采样率，帧长256，帧叠128,，单通道(双通道帧太多，难以处理)。所能识别的孤立词最多为7个左右，而本人测试了 对于5个词，仅差别一个字，同样是可以识别出的。总的来说该套模型，对于孤立词识别还是有很好的优势，模板训练量要求并不大。不像HMM，需要大批的训练。ＯＫ，先介绍下理论的知识。
Python实现说话人识别(声纹识别)算法
毕业作品网站
09-07 5858
本文介绍了两种声纹识别方法：基于GMM的传统方法和基于self-attention的深度学习方法。在GMM方法中，使用TIMIT数据集（462名说话人），提取24维MFCC特征后训练GMM模型，测试准确率为44.2%-63.6%。在深度学习方法中，采用VoxCeleb数据集（600名说话人），使用Transformer编码器结构提取40维Mel特征，通过self-attention机制进行说话人识别。实验分别在Windows/Python和Google Colab/PyTorch环境下完成，展示了从传统模型
基于mfcc和dtw的说话人识别系统
04-23
</think>### 基于MFCC和DTW的说话人识别系统构建步骤 #### 一、系统架构概述 系统分为**训练阶段**和**识别阶段**： 1. **训练阶段**：对每个说话人的语音提取MFCC特征，建立参考模板库[^1] 2. **识别阶段**：提取...
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