【语音识别】高斯混合模型（GMM）说话人识别【含Matlab源码 574期】

已于 2024-10-31 22:09:43 修改
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分类专栏： 2025年付费专栏Matlab语音处理（进阶版） 文章标签： matlab
于 2022-11-26 12:42:52 首次发布
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本文介绍了高斯混合模型（GMM）在说话人识别中的应用，包括GMM-UBM算法与SVM的对比。提供了一个用Matlab实现的GMM初始化函数gmm_init，并展示了部分源代码。最后提到了运行结果和所使用的Matlab版本，同时引用了相关参考文献。

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基于GMM高斯混合模型的语音信息身份识别算法的matlab仿真
MATLAB,verilog,python,opencv,tensorflow,caffe,C,C++
07-05 481
语音信息身份识别是指通过声音信号对个体进行身份识别的过程。目前，语音信息身份识别已经成为语音处理领域的一个热门研究方向。在语音信息身份识别中，高斯混合模型（GMM）是一种被广泛应用的方法。本文将详细介绍基于GMM的语音信息身份识别算法的实现步骤和数学原理。
【语音识别】基于高斯混合模型（GMM）的说话人识别matlab代码.zip
11-25
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基于Mindspore的说话人识别实验——DNN
最新发布
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04-08 762
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机器学习&数据挖掘笔记_14（GMM-HMM语音识别简单理解）
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08-23 414
   　　为了对GMM-HMM在语音识别上的应用有个宏观认识，花了些时间读了下HTK（用htk完成简单的孤立词识别）的部分源码，对该算法总算有了点大概认识，达到了预期我想要的。不得不说，网络上关于语音识别的通俗易懂教程太少，都是各种公式满天飞，很少有说具体细节的，当然了，那需要有实战经验才行。下面总结以下几点，对其有个宏观印象即可（以孤立词识别为例）。 　　一、每个单词的读音都对应一个HMM模...
高斯混合模型说话人识别
04-09
matlab上基于高斯混合模型的说话人识别系统
【语音识别】基于高斯混合模型（GMM）的说话人识别matlab代码
m0_60703264的博客
11-18 573
实现了一个基于高斯混合模型(GMM)的说话人辨识系统.GMM是用多个高斯分布的概率密度函数的组合来描述特征矢量在概率空间的分布状况,不同的说话人对应了不同的GMM.模型的训练采取了极大似然估计(ML)的EM方法.并在不同的数据集上实验,得到了好的结果.为了说明基于非线性变换 GMM 模型的说话人识别方法，首先必须介绍一下 GMM 模型以及传统的基于 GMM 的说话人识别方法。GMM 是 M 成员密度的加权和，可以用式( 1) 表示。
基于高斯混合模型的说话人识别
03-22
使用说明请看这里：https://blog.youkuaiyun.com/yj13811596648/article/details/88746350
matlab-基于高斯混合模型GMM的说话人身份识别matlab仿真-源码
09-29
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基于高斯混合模型（GMM）的说话人识别，matlab实现，包含数据集以及源码
05-28
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基于DTW（动态时间规则）算法以及GMM（混合高斯模型）进行的说话人识别MATLAB 源码+高分项目.7z
06-28
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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...
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12-28
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基于高斯混合模型（GMM）的说话人识别matlab.zip_calcpost_gmm 训练_混合高斯模型_话者识别_高斯混合模型
07-14
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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
基于高斯混合模型（GMM）的说话人识别实验.zip
06-19
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说话人识别模型finetune
码匀的博客
11-08 2652
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文本无关的说话人识别综述（三）----说话人模型
whu_paprika的专栏
01-17 5810
本文是读书笔记。个人比较浅显的理解，其中有一些专业词汇也是个人自己的翻译，如果有不对的希望大家指正。 来自论文《An overview of text-independent speaker recognition: From features to supervectors》的第四章节
使用SpeechBrain框架进行说话人识别/声纹识别：训练自定义数据
JdkwOle的博客
09-20 1073
在上述代码中，我们首先定义了数据集路径和标签，然后使用SpeechBrain的数据读取和处理工具对数据集进行预处理。最后，我们定义了训练流程和测试流程，并使用训练好的模型对测试数据进行预测，并输出预测结果。在本文中，我们将介绍如何使用SpeechBrain框架进行说话人识别，并训练自己的数据集。SpeechBrain是一个基于PyTorch的语音处理框架，它提供了一系列用于语音信号处理、语音识别和语音增强等任务的工具和模型。数据集应包含多个说话人的语音样本，每个样本都应标注有对应的说话人标签。
Matlab实现的GMM和HMM语音与说话人识别源码
### GMM与HMM的语音识别与说话人识别源码 #### 概述 语音识别技术是计算机科学与人工智能领域的一项重要分支，它涉及到计算机对人类语音的自动识别和处理，以转化为相应的文本或者执行某些命令。而说话人识别则是...
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