说话人识别

最新推荐文章于 2024-11-03 09:33:38 发布
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#声纹识别

博客提及说话人识别，并给出相关链接https://blog.youkuaiyun.com/u014296502/article/details/81223827?utm_source=blogxgwz4#commentBox ，或可从中获取说话人识别的更多信息。

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使用 sndpeek 识别说话者
simo110的专栏
06-05 765
使用 sndpeek 识别说话者 让计算机帮助您识别电话会议、podcas
基于高斯混合模型的说话人识别系统设计
最新发布
weixin_33480380的博客
06-05 764
声纹识别是一种利用语音信号中包含的个人身份信息来进行个体识别的技术。它的核心在于提取个体语音特征的独特性，从而区分不同的说话人。该技术依赖于这样的事实：每个人的声音都有着独特的生理和行为特征，这些特征在语音信号中得到体现。生理特征是指声带、口腔、鼻腔等发音器官的差异，而行为特征则包括了发音习惯、口音、语速等因素。通过分析这些特征，声纹识别系统能够将个人的语音样本与已知的数据库中的声纹样本进行比对，以验证身份。
说话人识别概述
gxiaoyaya的博客
06-21 8282
又称为话者识别，通过对说话人语音信号的分析处理，自动确认是别人是否在所记录的话者集合中，以及进一步确认说话人是谁。 和语音识别技术很相似，都是在提取原始语音信号中某些特征参数的基础上，建立相应的参考模板或模型，然后按照一定的判决规则进行识别。语音识别中，尽可能将不同人说话的差异归一化；说话人识别中，力求通过将语音信号中的语义信息平均化，挖掘出包含在语音信号中的说话人的个性因素，强调不同人之间
说话人识别(speaker Recognition/Verification)简介
weixin_50547200的博客
06-07 5546
1.分类
说话人识别LSTM.zip
08-26
说话人识别是一种技术，用于确定音频片段中的说话者身份。在本项目中，我们使用了长短期记忆（LSTM）网络，这是一种递归神经网络（RNN）的变体，特别适合处理序列数据，如时间序列的声音信号。PyTorch是一个流行的...
Python实现说话人识别(声纹识别)算法.zip
09-07
TIMIT语料库是为声学语音知识的获取（模型训练）以及自动语音识别...说话人信息：由来自美国8个主要方言地区的630位说话者讲10个句子构成。 详细介绍参考：https://blog.youkuaiyun.com/sheziqiong/article/details/132729703
说话人识别生物识别系统matlab代码：说话人识别生物识别系统matlab代码-matlab开发
05-29
那么你就可以- 将此声音添加到数据库（单击“将选定的声音添加到数据库” - 执行说话人识别（点击“说话人识别”按钮） 注意：如果要执行说话人识别数据库必须至少包含一种声音。 如果您选择将声音添加到数据库，...
语音识别-说话人识别、情感识别.ppt
04-05
说话人识别 (Speaker Recognition，SR) 和情感识别 (Speech Emotion Recognition) 1 说话人识别 1.1说话人识别概述 1.2 说话人识别基本原理 1.3应用领域及技术难点 2 语音情感识别 2.1情感的分类 2.2语音...
基于python的说话人识别（声纹识别），包括GMM+GMM-UBM+ivector+基于深度学习的声纹识别+源码+开发文档
05-20
基于python的说话人识别（声纹识别），包括GMM+GMM-UBM+ivector+基于深度学习的声纹识别+源码+开发文档，适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以放心参考并在此基础上延申使用~ 基于...
说话人识别完整源码（matlab实现）
11-30
这个说话人识别代码中包含两个例子，都已经实现。读者需按照里面pdf进行仿真。
说话人识别数据集--Spoken Speaker Identification based on Gaussian Mixture Models-2
03-22
这是part2 。使用说明看这里：https://blog.youkuaiyun.com/yj13811596648/article/details/88746350
基于GMM模型的说话人识别
05-05
基于GMM模型的说话人识别，有详细的论文、代码、代码注释、测试语音、答辩ppt、实验报告等，内容相当详细，一条龙服务，值得下载！
基于DWT和MFCC的说话人识别系统
02-02
该说话人识别系统通过提取语音信号的MFCC特征参数，并由DWT算法计算得测试样本与各模板样本之间的距离，由最近临准则，完成说话人识别。优点是算法简单，无需大量样本，缺点为需保证说话人说话的内容一致。
Speaker Recognition说话人识别（声纹识别）
王二的博客
11-03 1302
说话人识别，又称声纹识别。从上世纪60年代开始到现在，声纹识别一直是生物识别技术研究的主题。从传统的基于模板匹配的方法，到早期基于统计学方法，直到基于深度学习的声纹识别技术成为主流。本项目给出一个从传统（基于GMM、GMM-UBM、GMM-SVM[3]、联合因子分析、i-vector的方法），到基于深度学习的声纹识别方法的实现。
说话人识别模型(GMM-UBM)
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currycode
08-28 1万+
1 声纹能作为判别不同人的依据是什么 每个人的声音都有独特的特征,这个特征由两个音素决定: 1 声腔的尺寸 2 发声器官被操纵的方式(比如声带上的肌肉运动) 这些因素使得声音变得独一无二 2 简述一下说话人识别流程 先进行特征提取,然后训练模型,最后是打分判决. 这其中特征提取包括 预加重,分帧加窗,傅里叶变换得到频谱图,之后再进行mel滤波使频谱图更紧...
情感说话人识别技术解析
“情感说话人识别”涉及语音特征的提取、情感识别的方法以及语音信号的描述。其中，重点讨论了浊音、清音、爆破音的特性，Praat工具的使用，以及MFCC（梅尔倒谱系数）、GMM（高斯混合模型）和SVM（支持向量机）在...
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