使用MFCC和GMM特征实现语音识别的MATLAB GUI

最新推荐文章于 2023-09-21 03:56:21 发布
最新推荐文章于 2023-09-21 03:56:21 发布
阅读量187 收藏 1
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： 语音识别 matlab 人工智能 Matlab
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CodeGu/article/details/132659427
Matlab 专栏收录该内容
139 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
本文介绍了如何使用MFCC和GMM特征在MATLAB中实现语音识别，详细阐述了从数据预处理到特征提取，再到模型训练和识别的过程。此外，还展示了如何构建一个简单的GUI界面，使用户能够直接录制语音并查看识别结果。

使用MFCC和GMM特征实现语音识别的MATLAB GUI

语音识别是一种将语音信号转化为文本或命令的技术。在本文中，我们将介绍如何使用MFCC（Mel频率倒谱系数）和GMM（高斯混合模型）特征来实现语音识别，并使用MATLAB创建一个简单的GUI界面。

MFCC是一种常用的语音特征提取方法，它能够将语音信号转化为一组代表其频谱特征的系数。GMM是一种统计模型，常用于建模特征空间中的数据分布。结合MFCC和GMM，我们可以构建一个语音识别系统。

首先，我们需要准备语音数据集。可以使用一些开源的语音数据集，例如TIMIT。然后，我们需要将语音信号预处理为MFCC特征。以下是一个示例代码片段，用于从语音文件中提取MFCC特征：

% 读取语音文件
[speech, fs] = audioread('speech.wav')
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
【信号检测】基于 MFCC+GMM安全事件声学检测系统含Matlab源码
qq_59747472的博客
03-26 1133
1 简介 随着信息化技术和物联网浪潮的快速发展，目前，基于摄像头等手段的公共场所安全监控已经十分普及和完善，大大提升了公共场所发生的突发事件的管控效率。然而，由于摄像头只能采集基于视觉的信息，视频监控不可避免地存在一些先天性缺漏。相对于纯视频手段，声学检测在枪击、爆炸、呼救、人群恐慌等具有语义的事件中，无疑具有更好的检测识别能力，这使得基于声学的公共安全事件检测在反恐、维稳、社会治安等多个领域具有广泛的使用价值和应用前景。本课题重点针对枪击与爆炸两类突发公共安全事件，对相应的声学检测方法进行了研究。 本
基于Matlab的声学安全事件检测系统：MFCC+GMM
ByteEchoX的博客
09-11 226
本文介绍了一种基于Matlab的声学安全事件检测系统，该系统利用MFCC特征提取和GMM分类器实现声音的异常检测。通过采用MFCC来捕捉声音的频率特征，并使用GMM进行建模和分类，我们可以有效地识别和分类声学安全事件。在本文中，我们将介绍一种基于Matlab的声学安全事件检测系统，该系统使用了MFCC（Mel频率倒谱系数）特征提取和GMM（高斯混合模型）分类器。此外，声学安全事件检测涉及到更复杂的算法和技术，如深度学习方法和实时处理等，读者可以进一步研究和探索相关文献和资源以扩展其应用。
基于 Matlab MFCC+GMM 声学检测系统的研究
2301_79326559的博客
08-06 219
本文基于 Matlab 平台，采用 MFCC+GMM 技术，构建了一种安全事件声学检测系统，并对其进行了详细分析和实验评估。本文基于 Matlab 平台，采用 MFCC+GMM 技术，构建了一种安全事件声学检测系统，并进行了详细分析和实验评估。为了验证所设计的安全事件声学检测系统的性能，我们在自建数据集上进行了实验测试，并通过准确率、召回率、F1 值等评价指标对系统性能进行了评估。（1）采集设备的选择：为了保证采集的语音信号质量，建议使用高质量的麦克风、声卡等设备。一、MFCC+GMM 技术简介。
【声学检测】基于matlab MFCC+GMM安全事件声学检测系统【含Matlab源码 1699期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
02-06 1827
MFCC+GMM安全事件声学检测系统 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
语音识别：基于 MATLAB 的 MFCC 和 GMM 方法
KizClojure的博客
09-21 217
通过以上步骤，我们可以实现基于 MFCC 和 GMM 的语音识别系统。该系统的关键步骤包括数据准备、MFCC 特征提取、GMM 模型训练和测试与识别。通过调整参数和优化算法，可以进一步提升系统的性能和准确率。在语音识别领域，MFCC（Mel频率倒谱系数）和GMM（高斯混合模型）是常用的技术。本文将介绍如何使用 MATLAB 实现基于 MFCC 和 GMM 的语音识别，并提供相应的源代码。MFCC 是一种常用的语音特征表示方法，它模拟人耳的听觉感知过程。首先，需要准备用于训练和测试的语音数据集。
【语音识别】基于MFCC和gmm特征实现语音识别含GUI.md
08-09
【语音识别】基于MFCC和gmm特征实现语音识别含GUI.md
【语音识别】基于MFCC和gmm特征实现语音识别含GUI.zip
10-20
【语音识别】基于MFCC和gmm特征实现语音识别含GUI.pdf 语音识别技术是人工智能领域的一个重要组成部分，它使得机器能够理解并处理人类的口头语言。本资料主要讲解了如何利用MFCC（Mel Frequency Cepstral ...
【语音识别】基于MFCC和gmm特征实现语音识别含GUI
qq_59747472的博客
01-03 427
1 模型 采用能够反映人对语音的感知特性的Mel频率倒谱系数(MFCC)作为特征参数,以及为避免时间规整问题采用矢量量化技术开发的说话人识别系统.MFCC主要的是模拟人耳的听觉过程,相对于其它参数它对语音波形的变化不敏感,更加稳定,系统取得很好的识别结果,实验表明系统训练和识别的计算量和存储量都比较低. 2 部分代码 functionvarargout=Main(varargin) % MAIN M-file for Main.fig % MAIN, by itself,...
【Matlab声学检测】MFCC+GMM安全事件声学检测系统【含源码 1699期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
02-18 557
一、代码运行视频（哔哩哔哩） 【Matlab声学检测】MFCC+GMM安全事件声学检测系统【含源码 1699期】 二、matlab版本及参考文献 1 matlab版本 2014a 2 参考文献 [1]韩纪庆,张磊,郑铁然.语音信号处理（第3版）[M].清华大学出版社，2019. [2]柳若边.深度学习:语音识别技术实践[M].清华大学出版社，2019. [3]曾桂南,吴恋,何燕琴,郭清粉.基于声纹识别技术的常见模型与发展应用[J]. 现代计算机. 2021,(21) ...
基于MFCC特征提取和GMM训练的语音信号识别matlab仿真
MATLAB,verilog,python,opencv,tensorflow,caffe,C,C++
08-16 749
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）训练的方法在语音识别领域取得了显著的成果。
整理好的Mfcc和Gmm的说话人识别例程代码 matlab
06-25
gmcalab 快速广义的形态分量分析，有循环检测，周期性检测，有均匀线阵的CRB曲线，保证准确无误，，通过matlab代码，PCA特征提取的很好的资料
基于MFCC和gmm特征实现语音识别附matlab代码
matlab_dingdang的博客
05-30 345
采用能够反映人对语音的感知特性的Mel频率倒谱系数(MFCC)作为特征参数,以及为避免时间规整问题采用矢量量化技术开发的说话人识别系统.MFCC主要的是模拟人耳的听觉过程,相对于其它参数它对语音波形的变化不敏感,更加稳定,系统取得很好的识别结果,实验表明系统训练和识别的计算量和存储量都比较低.
【声学检测】MFCC+GMM安全事件声学检测系统【含Matlab源码 1699期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
02-23 207
MFCC+GMM安全事件声学检测系统 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【语音识别】基于MFCC的GMM实现语音识别matlab源码
qq_59747472的博客
08-27 110
在任意一个Automatic speech recognition 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。 搞清语音是怎么产生的对于我们理解语音有很大帮助。人通过声道产生声音，声道的shape（形状？）决定了发出怎样的声音。声道的shape包括舌头，牙齿等。如果我们可以准确的知道这个形状，那么我们就可以对产生的音素phoneme进行准确的描述。声道的形状在语音短时功率谱的包络中显...
MFCC/HMM/GMM/EM/LM基本知识
暮木的博客
01-23 2159
语音识别的基本流程 语音的识别对于人类来说是很自然的一个过程，但要让机器“听懂”却十分困难。一段音频文件，机器怎么才能知道它代表的是什么意思呢？语音识别要做的事，就是组CP：根据音频文件来判断对应的文本。当然，要让机器真正的“听懂”和“理解”，还涉及到很多其他的知识，语音识别只是其中一个环节。 那么机器接收到左边这段语音之后，是怎么把它一口口吞下去，最后吐出来一个“two”呢？下图中，我们以最经典的基于GMM-HMM的语音识别框架为例，可以看到，经过数据准备、特征提取、训练、再到解码，就可以获取最终
基于GMM高斯混合模型的语音信息身份识别算法的matlab仿真
MATLAB,verilog,python,opencv,tensorflow,caffe,C,C++
07-05 510
语音信息身份识别是指通过声音信号对个体进行身份识别的过程。目前，语音信息身份识别已经成为语音处理领域的一个热门研究方向。在语音信息身份识别中，高斯混合模型（GMM）是一种被广泛应用的方法。本文将详细介绍基于GMM的语音信息身份识别算法的实现步骤和数学原理。
【幅度调制】基于matlab GUI语音幅度调制【含Matlab源码 292期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
02-13 1447
语音幅度调制 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
语音信号的梅尔频率倒谱系数(MFCC)的原理讲解及python实现
进击的菜鸟
01-12 9022
语音信号的梅尔频率倒谱系数(MFCC)的原理讲解及python实现
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值