【Matlab声学检测】MFCC+GMM安全事件声学检测系统【含源码 1699期】

最新推荐文章于 2023-09-21 03:56:21 发布
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分类专栏： Matlab仿真实验室（奶茶价版） 文章标签： matlab 语音识别 开发语言
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Lolyc/article/details/123010819
该博客介绍了使用Matlab进行声学事件检测的系统，具体涉及MFCC特征提取和GMM模型。内容包括2014a版本的Matlab实现，以及相关参考书籍，如《语音信号处理》和《深度学习：语音识别技术实践》。

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)

【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 1165
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
09-11 239
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。
matlab下的基于高斯混合模型的说话人识别系统（MFCC和GMM）
05-13
这个是我参照网上的一些代码写的，可以训练和识别，但是没有做预处理，所以录音时要注意不要出现没声音的片段，识别率不是很高，可以做一下参考！ code=train('train\',4) %训练 test('test\',8,code) %识别
【语音识别】基于MFCC和gmm特征实现语音识别含GUI
m0_60703264的博客
08-16 2468
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...
【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 1866
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！
【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】.mp4
02-23
步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码...
基于MATLAB实现的MFCC+GMM的声学事件检测(SED)【源码+论文+答辩 ppt】
最新发布
10-04
【作品名称】：基于MATLAB实现的MFCC+GMM的声学事件检测(SED), 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】：本项目...
精选资源
【信号检测】基于 MFCC+GMM安全事件声学检测系统含Matlab源码.zip
04-01
标题中的“【信号检测】基于 MFCC+GMM安全事件声学检测系统含Matlab源码.zip”指的是一项利用语音处理技术进行安全事件检测的项目。该项目采用了一种组合了梅尔频率倒谱系数（MFCC）和高斯混合模型（GMM）的方法，这...
基于MFCC+GMM的声学事件检测(SED)系统matlab实现源码+报告(课程设计).zip
07-20
基于MFCC+GMM的声学事件检测(SED)系统matlab实现源码+报告(课程设计).zip 该资源内项目源码是个人的课设，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到94.5分，放心下载使用！ 该资源适合计算机相关...
课程设计 基于MATLAB+MFCC+GMM的声学事件检测(SED)源码+项目资料齐全+部署说明文档.zip
05-09
课程设计 基于MATLAB+MFCC+GMM的声学事件检测(SED)源码+项目资料齐全+部署说明文档.zip课程设计 基于MATLAB+MFCC+GMM的声学事件检测(SED)源码+项目资料齐全+部署说明文档.zip课程设计 基于MATLAB+MFCC+GMM的声学事件...
matlab开发-入侵检测和记录
08-27
matlab开发-入侵检测和记录。通过实时视频和音频显示进行入侵者检测和记录。
语音识别MFCC特征提取matlab代码
10-03
语音识别MFCC特征提取matlab代码。 「梅尔倒频谱系数」（Mel-scale Frequency Cepstral Coefficients，简称MFCC），是最常用到的语音特征，此参数考虑到人耳对不同频率的感受程度，因此特别适合用在语音辨识。
基于 Matlab MFCC+GMM 声学检测系统的研究
2301_79326559的博客
08-06 234
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。
语音识别：基于 MATLAB 的 MFCC 和 GMM 方法
KizClojure的博客
09-21 232
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。
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++
08-16 755
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。
基于MFCC和gmm特征实现语音识别附matlab代码
matlab_dingdang的博客
05-30 353
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】
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02-23 211
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！
使用MFCC和GMM特征实现语音识别的MATLAB GUI
CodeGu的博客
09-04 189
然后，我们将语音信号分帧，并应用窗函数和傅里叶变换来获取语音帧的频谱。通过结合MFCC和GMM特征，并使用MATLAB创建一个GUI界面，我们可以实现一个简单的语音识别系统。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。需要注意的是，上述代码中的extractMFCC函数和recognizeSpeech函数需要根据前面提到的MFCC特征提取和语音识别的代码进行实现。首先，我们需要准备语音数据集。
MFCC/HMM/GMM/EM/LM基本知识
暮木的博客
01-23 2178
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
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