Voice-based-gender-recognition 项目教程

最新推荐文章于 2025-01-12 11:00:00 发布

余靖年Veronica

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Voice-based-gender-recognition 项目教程

Voice-based-gender-recognition :sound: :boy: :girl:Voice based gender recognition using Mel-frequency cepstrum coefficients (MFCC) and Gaussian mixture models (GMM) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vo/Voice-based-gender-recognition

1. 项目介绍

Voice-based-gender-recognition 是一个基于语音的性别识别项目，使用 Mel-frequency cepstrum coefficients (MFCC) 和 Gaussian mixture models (GMM) 进行性别识别。该项目利用 The Free ST American English Corpus 数据集，通过提取语音特征并训练高斯混合模型来实现性别识别。

主要技术点

Mel-frequency cepstrum coefficients (MFCC): 用于提取语音特征。
Gaussian mixture models (GMM): 用于性别识别的模型。

数据集

The Free ST American English Corpus (SLR45): 包含10位说话者（5位女性和5位男性）的语音数据，每位说话者约有350条语音。

2. 项目快速启动

环境准备

确保你已经安装了以下依赖库：

numpy
scipy
scikit-learn
python_speech_features

你可以通过以下命令安装这些依赖：

pip install -r requirements.txt

运行项目

克隆项目仓库：

git clone https://github.com/SuperKogito/Voice-based-gender-recognition.git
cd Voice-based-gender-recognition

运行主脚本：
```
python Run.py
```

代码示例

以下是项目主脚本 Run.py 的部分代码示例：

# Run.py
from DataManager import DataManager
from ModelsTrainer import ModelsTrainer
from GenderIdentifier import GenderIdentifier
from FeaturesExtractor import FeaturesExtractor

# 数据管理
data_manager = DataManager()
data = data_manager.load_data()

# 特征提取
features_extractor = FeaturesExtractor()
features = features_extractor.extract_features(data)

# 模型训练
models_trainer = ModelsTrainer()
models = models_trainer.train_models(features)

# 性别识别
gender_identifier = GenderIdentifier()
results = gender_identifier.identify_gender(models, features)

print(results)