【语音识别】基于MFCC和人工神经网络的语音信号识别算法matlab仿真

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分类专栏： MATLAB较复杂算法仿真案例 文章标签： matlab 语音识别 MFCC 人工神经网络 语音信号识别
于 2023-07-24 20:21:42 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Simuworld/article/details/131904037
本文介绍了基于MFCC和人工神经网络的语音信号识别算法在MATLAB中的仿真，包括预处理、MFCC特征提取和神经网络分类器。MFCC特征经过傅里叶变换、Mel滤波器组、对数能量计算和倒谱变换得到，神经网络用于对不同语音类别进行概率估计。
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基于Matlab的说话人识别
weixin_50928346的博客
01-20 1296
本文充分展现了Matlab 仿真软件强大的数学计算和编程能力。通过对其自带工具GUI图形用户界面和神经网络模式识别的使用，结合程序的自由编写，使一些极其复杂的数学计算过程变得方便快捷。在MATLAB仿真软件平台上实现说话人语音的识别，基本达到预期目的。通过matlab实现了对说话人语音的采集、处理、训练和识别。Matlab中的神经网络模式识别系统是实现各类识别的重要工具。本文采用神经网络模式识别作为语音识别的过程，能准确识别3人及其以下说话人，识别率高达100%；
基于C++和MATLAB实现的语音信号的处理与滤波.zip
06-27
资源包含文件：课程设计报告word+任务书+源码 熟悉并掌握MATLAB中有关声音（wave）录制、播放、存储和读取的函数； 在MATLAB环境中，使用声音相关函数录制2秒左右自己的声音，抽样率是8000Hz； 分别取8000个和16000个数据进行频谱分析，得到幅度和相位谱，比较二者异同并分析原因； 针对电话信道（最高3500Hz），设计一个FIR或IIR滤波器进行滤波，把抽样率转变为7000Hz，并进行频谱分析，得到幅度和相位谱； 把处理后的所有数据储存为声音文件，与原始声音进行比较。 详细介绍参考：https://blog.youkuaiyun.com/newlw/article/details/125007863
bp神经网络 matlab代码 识别0到10的数字 语音识别
04-16
资源实测，可以使用，简单易操作，运行mainbq.m即可，调节输入可测试不同数据集的效果。
【情感识别】基于matlab BP神经网络语音情感识别【含Matlab源码 349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；
02-20 4769
BP神经网络语音情感识别 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
基于matlab的声波分析研究,基于MATLAB的声音信号分析与处理（共13页）
weixin_34704521的博客
04-06 1521
设计了一套信号采集与处理系统，建立了傅立叶变换算法模型，可获得其频谱图进行频谱分析，建立滤波器的设计算法模型设计了一个声音滤波器，建立滤波算法模型可对声音信号进行滤波。本套系统的算法建立都是基于MATLAB软件，且所以得算法模型都可移植到DSP或ARM板等微型处理机上运行。通过MATLAB对信号数据的处理，可得到所要声音的频率并且可以对其进行滤波得到一个清晰的无噪的声音1、信号频域分析实例(附录A...
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基于MFCC和人工神经网络的语音信号识别算法matlab仿真+仿真录像
11-02
1.版本：matlab2021a，包含程序仿真操作录像，可以跟着操作出仿真结果 2.领域：MFCC，神经网络，语音识别 3.内容：基于MFCC和人工神经网络的语音信号识别算法matlab仿真+仿真录像
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matlab-(含教程)基于MFCC和人工神经网络的语音信号识别算法matlab仿真
09-10
在本资源中，我们主要探讨的是使用MATLAB进行语音信号识别的实现，特别是结合了梅尔频率倒谱系数（MFCC）和人工神经网络（ANN）的算法。这个压缩包包含了一个教程，可以帮助用户理解并实践这一技术。下面将详细阐述...
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基于MFCC和帧匹配距离矩阵语音情绪识别matlab仿真【含操作视频】
06-29
2.内容：基于MFCC和帧匹配距离矩阵语音情绪识别matlab仿真【含操作视频】 3.用处：用于MFCC算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme...
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用matlab实现对语音信号的特征进行特征提取.rar_matlab_matlab语音识别_信号识别_语音特征_语音识别
07-15
本资源"用matlab实现对语音信号的特征进行特征提取.rar"提供了一个基于MATLAB的语音特征提取示例，特别适用于初学者和研究者了解与实践语音识别技术。 首先，我们要理解MATLAB在语音处理中的作用。MATLAB是一款强大...
基于MFCC特征提取和神经网络的语音信号识别算法matlab仿真
fpga/matlab/simulink算法仿真工程
03-30 773
两个响度不等的声音作用于人耳时，则响度较高的频率成分的存在会影响到对响度较低的频率成分的感受，使其变得不易察觉，这种现象称为掩蔽效应。因此，这种参数比基于声道模型的LPCC相比具有更好的鲁邦性，更符合人耳的听觉特性，而且当信噪比降低时仍然具有较好的识别性能。为了避免相邻两帧的变化过大，平缓过度，因此会让两相邻帧之间有一段重叠区域，此重叠区域包含了M个取样点，通常M的值约为N的1/2或1/3。预加重的目的是提升高频部分，使信号的频谱变得平坦，保持在低频到高频的整个频带中，能用同样的信噪比求频谱。
MFCC语音识别
04-25
使用matlab编写语音识别项目，可以进行实验，也可以在我的项目之上进行改进和改善。
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。
语音识别中mfcc
09-21
语音识别中进行语音的mfcc计算，获得mfcc的参数，为识别语音做基础
基于matlab的语音识系统
Serendipity的博客
07-19 1896
1、主要任务 语音识别属于模式识别范畴，它与人的认知过程一样，其过程分为训练和识别两个阶段。在训练阶段，语音识别识别系统对输入的语音信号进行学习；学习结束后，把学习内容组成语音模型库存储起来；在识别阶段，根据当前输入的待识别语音信号，在语音模型库中查找出相应的语义或者词义。本项目使用MATLAB实现简单的语音识别功能，首先对声音数据进行处理，然后提取特征参数，再进行模型训练和识别匹配，要求设计一简单实用界面。 基本要求 利用电脑或者手机采集音频信号，并进行存储； 掌握对声音的基本处理，可提取声音的特
语音识别第4讲：语音特征参数MFCC
小城老师
03-07 4278
一、MFCC概述[1] 在语音识别（SpeechRecognition）和话者识别（SpeakerRecognition）方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数（Mel-scaleFrequency Cepstral Coefficients，简称MFCC）。根据人耳听觉机理的研究发现，人耳对不同频率的声波有不同的听觉敏感度。从200Hz到5000Hz的语音信号对语音的清晰度影响对大。两个响度不等的声音作用于人耳时，则响度较高的频率成分的存在会影响到对响度较低的频率成分的感受，使其变得不易察觉，这种现象
语音声学特征提取：MFCC和LogFBank算法的原理
梅逊雪——记录科学研究
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史上最详细的MFCC算法实现（附测试数据）1.matlab安装voicebox语音包2.MFCC原理讲解3.MFCC算法设计实现（matlab）3.1 .wav格式语音文件提取【x(200000*1)】3.2 预加重【x(200000*1)】3.3 分帧{S(301*1103)}3.4 加窗{C(301*1103)}3.5 傅里叶变换3.6 梅尔滤波器3.7 离散余弦变换4. 1.matlab安装......
揭开 MFCC 的魔力：语音识别的一项关键技术
菠萝香
07-25 245
仅举一个例子，我们可以说人类可以轻松区分 100Hz 和 200Hz 音频之间的区别，但我们很难区分 2100Hz 和 2000Hz 音频之间的区别。这是因为我们在语音识别中执行的大多数步骤都是在数字信号上完成的。除了13个特征外，MFCC还将考虑特征的一阶和二阶导数。**在接下来的步骤中，我们将使用DFT将信号从时域转换为频域，以计算MFCC系数。此外，在制作段以避免由于切碎而不是矩形段而导致的过度噪音的同时，我们有。让我们回顾一下对数函数的一个重要属性，它告诉我们，在较低的输入值下，梯度相对较。
MFCC（梅尔频率倒谱系数）
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07-27 2727
MFCC（Mel-Frequency Cepstral Coefficients，梅尔频率倒谱系数）是音频信号处理中的一种重要特征，用于捕捉音频信号的频谱特征。通过一系列的信号处理步骤，MFCC可以将复杂的音频信号转换为易于处理的特征向量，在语音识别、音乐信息检索等领域具有广泛的应用。人耳对不同频率的声音感知是非线性的，特别是对高频声音的敏感度较低。语音识别：MFCC是语音识别系统中的常用特征，因为它能够有效捕捉语音信号中的重要信息。对滤波器组输出的每个值取对数，以模拟人耳对声音强度的感知。
MFCC与神经网络融合的语音识别算法matlab实现
人工神经网络（ANN）是一种模仿人类大脑神经元网络的计算模型，它能够通过学习和训练识别语音信号中的模式。在本资源中，人工神经网络被用于构建语音识别模型，该模型可以根据MFCC提取的特征来识别不同的语音指令或...
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