基于MFCC和DTW的说话人识别matlab实现

最新推荐文章于 2024-09-11 15:25:21 发布

追逐程序梦想者

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本文介绍了使用MFCC和DTW算法在matlab中实现说话人识别的过程，包括数据预处理、MFCC特征提取、DTW算法应用以及说话人识别的训练和测试步骤。实验基于TIMIT语音数据库，通过提取MFCC特征和计算DTW距离进行说话人身份的判断。

基于MFCC和DTW的说话人识别matlab实现

说话人识别是指根据语音信号来识别说话人的身份，是语音信号处理领域中重要的研究方向之一。本文将介绍基于MFCC和DTW算法实现说话人识别的matlab程序，并提供完整的源代码和相应的描述。

数据预处理

我们使用TIMIT语音数据库进行实验，该数据库包含630个不同说话人的读出的电话誓言录音。首先我们需要对原始语音信号进行预处理，包括端点检测、去除静音段、预加重、分帧等操作。这些操作可以使用matlab的信号处理工具箱中的函数来实现。

MFCC特征提取

MFCC是一种常用的语音特征提取方法。它通过在Mel尺度上对语音信号进行滤波和离散余弦变换来提取特征。我们需要使用matlab的音频工具箱中的函数来实现MFCC。以下是matlab中的一段MFCC代码示例：

% 读入语音信号
[y,fs] = audioread(

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【语音识别】基于MFCC和DWT实现说话人语音识别

qq_59747472的博客

08-29

254

一、MFCC 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...

MFCC+DTW做声纹识别

东方佑

07-21

896

import numpy as np import librosa def getMELspectrogram(audio, sample_rate): mel_spec = librosa.feature.melspectrogram(audio, sr=sample_rate, win_length=400, power=1, n_fft=1024, hop_length=200, n_mel

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基于DTW的说话人识别系统

03-03

本软件是基于ＤＴＷ（动态时间规整）技术的MATLAB仿真程序，具有很高的识别率，大家可以放心下载使用，lishicheng６４＠１２６.ｃｏｍ联系

Matlab MFCC音乐特征匹配与DTW算法识别（含GUI设计）

开源只为滥竽充数

04-01

1万+

本文主要分析MFCC构建特征库及其后续的特征匹配识别的Matlab实现，不侧重原理分析，着眼于Matlab实现——

【语音识别】基于MFCC的小波变换DTW实现说话人识别matlab代码

m0_60703264的博客

11-19

737

小波变换的发展为语音信号提供了新的处理方法与技术,从而使语音处理技术取得了较快的发展。说话人识别提取说话人的语音特征对说话人的身份进行确认或辨认。语音识别研究领域的一个重要研究方向,就是从语音信号中有效地提取个人特征信息进行说话人身份的识别。在说话人识别系统中,最重要的是能够从语音片断中提取代表说话人独有特征的稳定参数。基于短时傅立叶变换的常规特征参数构造表现出了很多不足,它是在短时平稳假定的基础上获取时频局部化信息,时频分辨率是固有的,其缺陷不能很好的处理语音信号这种非平稳信号。

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。

基于DTW及MFCC的孤立字语音识别MATLAB程序

03-27

在本文中，我们将深入探讨如何使用基于动态时间规整（DTW）和梅尔频率倒谱系数（MFCC）的孤立字语音识别技术在MATLAB环境中实现。MATLAB是一种强大的编程环境，尤其适用于信号处理和数据分析，使得语音识别任务变得...

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在本文中，我们将深入探讨DTW（动态时间规整）技术在MFCC（梅尔频率倒谱系数）特征下的语音识别应用，以及如何利用MATLAB进行实现。首先，让我们了解MFCC和DTW的基本概念。 MFCC是语音信号处理中的重要特征提取方法...

【语音识别】基于MFCC的小波变换DTW实现说话人识别matlab代码.zip

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【语音识别】基于MFCC的小波变换DTW实现说话人识别matlab代码.zip这个压缩包文件，主要包含了一个关于语音识别技术的Matlab仿真项目。该项目聚焦于使用Mel频率倒谱系数（MFCC）、小波变换（Wavelet Transform）以及...

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基于mfcc特征的dtw算法实现

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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。

基于mfcc和DTW语音信息特征提取算法matlab仿真

fpga/matlab/simulink算法仿真工程

04-15

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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。DTW 本质上是一个简单的动态规划算法，是用来计算两个维数不同的向量之间的相似度的问题，即计算向量 M1 和 M2 的最短距离。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。对两个不同维数的语音向量 m1 和 m2进行匹配（m1 和 m2 的每一维也是一个向量，是语音每一帧的特征值，这里利用的是 MFCC 特征）。

【语音识别】基于matlab GUI DWT+MFCC数字语音识别【含Matlab源码 2491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；

04-01

439

DWT+MFCC数字语音识别完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！

DTW与MFCC结合：语音特征比较与提取实践

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weixin_35671843的博客

09-11

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本文还有配套的精品资源，点击获取简介：在语音识别中，特征提取和比较是关键步骤。本文探讨了动态时间规整（DTW）方法在梅尔频率倒谱系数（MFCC）特征上的应用，以及如何进行特征向量的比较。首先介绍了MFCC特征提取技术，然后阐述了DTW方法的基本原理和在语音识别中的作用。文章还分析了如何将DTW应用于MFCC特征以比较不同长度的语音样本，并提供了可能包含源代码分析的压缩包资...

基于Matlab GUI的DWT+MFCC数字语音识别

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本文介绍了一种基于Matlab GUI的数字语音识别技术，采用小波变换（DWT）和梅尔频率倒谱系数（MFCC）进行语音特征提取，采用支持向量机（SVM）进行模式识别。数字语音识别技术在今天的社会中得到了广泛的应用，如语音助手、自动电话系统、语音搜索等。预处理包括去噪、降噪、标准化等步骤。本文中采用了小波包变换将语音信号转换为小波包系数，之后对小波包系数进行选择性保留和逆小波变换，得到了DWT域下的语音信号。实验结果表明，本文提出的数字语音识别系统具有较高的准确率和稳定性，可以满足数字语音识别的基本需求。

基于MATLAB GUI的DWT+MFCC数字语音识别

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基于MFCC和DTW的说话人识别系统

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说话人识别，也称之为声纹识别，是利用语音中所含有的反映特定说话人生理特征的语音特征参数来自动识别说话人身份的技术。本文介绍一种称为Mel频率倒谱系数（MFCC）的声音特征，该声音特征分析着眼于人耳的听觉特性，可以获得较高的识别率，本文根据Mel频率倒谱系数完成一个基于MFCC的简单说话人识别系统。

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利用DTW算法对声音信号的MFCC特征矢量矩阵进行模式匹配该部分主要阐述了完整的语音信号处理的算法内容，其中包括语音信号预处理（信号分帧），端点检测，预加重，加窗，计算MFCC矩阵以及进行声音的识别匹配的DTW算法。接下来将按处理的流程进行阐释：一、预处理预处理的内容包括： 1、对于声音信号，人为的设定每一帧的帧时长fram_time（一般为20ms~40ms，本程序中设定为20ms...