pytorch--基于语音的性别识别

最新推荐文章于 2024-08-26 09:05:08 发布
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#pytorch #人工智能 #python

本文介绍了使用PyTorch构建的基于梅尔频谱的语音性别分类模型，经过20轮训练达到97%的准确率。重点讨论了如何优化数据预处理（如transform）以及如何适应数据变化调整模型结构。

pytorch官网

基于梅尔频谱的语音性别分类模型，训练了20epoch，准确率97%
提升点有很多：还可以基于声纹特征作为训练集、数据预处理的逻辑、transform的逻辑（修改transform会导致数据的张量维度变更，可能需要更改模型结构的部分参数）

代码地址

Carry_NJ
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语音识别数据集-speech analytic--性别识别--Voice Gender Detection using GMMs-1
03-22
使用说明在这里 https://blog.youkuaiyun.com/yj13811596648/article/details/88737623
通过声音和语音分析进行性别识别-Python
YuZhou的博客
05-27 1873
通过声音和语音分析进行性别识别--这是一个数据集，最初是为了根据声音和语音的声学特性，将声音识别为男性或女性。该数据集由3,168个录制的语音样本组成，收集自男性和女性说话者。语音样本在R中使用seewave和tuneR软件包进行声学分析预处理，分析的频率范围为0hz-280hz（人声范围）。
基于语音信号识别性别（Matlab代码实现）
weixin_46039719的博客
11-12 2134
性别鉴定旨在通过对输入的语音信号进行分析处理,判定一个语音处理系统中说话人的性别,它是说话人识别和语音识别的一个重要研究课题。准确的性别鉴定不仅对于提高说话人识别的精度有重要意义,在非特定人连续语音识别的前端加入性别鉴定,然后利用男女两个语音模型对输入语音进行语音识别,还可以在较大程度上提高语音识别的准确度。[1]黄关维.一种用于说话人性别鉴定的混合算法[J].现代计算机(专业版),2008(08):8-11+17.博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。行百里者，半于九十。
语音识别数据集-speech analytic--性别识别--Voice Gender Detection using GMMs-2
03-22
使用说明在这里：https://blog.youkuaiyun.com/yj13811596648/article/details/88737623
基于语音的性别识别：使用梅尔频率倒谱系数（MFCC）和高斯混合模型（GMM）的基于语音的性别识别
02-05
基于语音的性别识别 基于语音的性别识别，使用： 免费的ST美国英语语料库数据集（SLR45） 梅尔频率倒谱系数（MFCC） 高斯混合模型（GMM） 数据集 可以在上找到免费的ST美国英语语料库数据集（SLR45） 。 它是提供的免费的美国英语语料库，其中包含10位说话者（5位女性和5位男性）的讲话。 每个说话者大约有350种话语。 理论 语音特征提取 此处使用梅尔频率倒谱系数（MFCC），因为它们可在说话者验证中提供最佳结果。 MFCC通常如下得出： 进行信号（窗口摘要）的傅立叶变换。 使用三角形重叠窗口，将以上获得的光谱的功率映射到mel刻度上。 记录每个梅尔频率下的功率对数。
不完整版-Python-基于深度学习的中文语音识别系统
02-04
【不完整版-Python-基于深度学习的中文语音识别系统】是一个项目，旨在利用Python编程语言和深度学习技术实现对中文语音的识别。这个系统可能包括了数据预处理、模型训练、模型评估以及最终的语音转文字功能。下面将...
基于Pytorch的中文语音识别模型及MASR开源项目介绍
DeepSpeech2是百度开源的一个基于深度学习的端到端语音识别系统，它可以直接从音频中识别出文字，无需传统的手工提取特征和GMM（高斯混合模型）等中间步骤。DeepSpeech2模型采用循环神经网络（RNN）与卷积神经网络...
ASV-Subtools：基于Pytorch与Kaldi的说话人识别开源工具包
ASV-Subtools是一个功能强大且...未来随着更多新型神经网络结构的引入和自动化机器学习（AutoML）策略的应用，该工具包有望进一步拓展至情感识别、性别识别、年龄估计等关联任务，形成更加完善的语音智能分析生态系统。
基于Java实现CNN，并附MNIST和语音（MFCC特征）性别识别示例。.zip
最新发布
08-22
本项目使用Java语言实现了一个基于CNN的模型，并提供了两个应用示例：一个是针对MNIST手写数字识别，另一个是基于梅尔频率倒谱系数（MFCC）特征的语音性别识别。 MNIST是一个包含了手写数字（0-9）的大型数据库，常...
voice-gender:通过语音和语音分析识别性别
05-09
语音性别 语音和语音分析中的性别识别 阅读完整的。 该项目训练一种计算机程序，根据语音和语音的声学特性，将语音识别为男性还是女性。 该模型在包含3168个记录的语音样本的数据集中进行了训练，这些样本是从男性和女性说话者那里收集的。 语音样本在R中通过声学分析进行预处理，然后通过人工智能/机器学习算法进行处理，以学习特定于性别的特征，从而将语音分为男性或女性。 最好的模型在训练集上达到100％的精度，在测试集上达到89％的精度。 更新：通过将分析的频率范围缩小到0hz-280hz（），可以将最佳精度提高到100％/ 99％。 数据集 将预处理的下载为CSV文件。 CSV文件包含以下字段： “ meanfreq”，“ sd”，“ median”，“ Q25”，“ Q75”，“ IQR”，“ skew”，“ kurt”，“ sp.ent”，“ sfm”，“ mode”，“ centro
Voice-Classification:语音性别分类
06-09
语音分类 声音的性别分类 先决条件： 1.Aubio apt-get install aubio-tools libaubio-dev libaubio-doc 2.sklearn (scikit-learn) pip install -U scikit-learn 或 apt-get install python-sklearn 3.scikit.talkbox sudo easy_install scikits.talkbox 运行程序： 运行服务器。 Python服务器g.py 运行客户端 Python客户端.py 目前它对从客户端发送的 .wav 文件进行分类。 在运行此程序之前，请确保您的 /server/sample 文件夹中已经有 .wav 文件。 去做： 在客户端添加录制按钮。
使用GMMs进行语音性别检测
03-22
这是我自己的翻译版，原文在这里：https://blog.youkuaiyun.com/yj13811596648/article/details/88737623
python 实现性别识别
01-19
使用keras实现性别识别，模型数据使用的是oarriaga/face_classification的模型 实现效果 准备工作 在开始之前先要安装keras和tensorflow 安装keras使用命令：pip3 install keras 安装tensorflow使用命令：pip3 install tensorflow 编码部分 们使用OpenCV先识别到人脸，然后在通过keras识别性别，具体代码如下 #coding=utf-8 #性别识别 import cv2 from keras.models import load_model import numpy as np import
基于MFCC和SVM的说话人性别识别matlab代码(含16个语音文件)
04-27
本项目建立了一个小的语音库（8男8女），编写mfcc函数提取出语音的mfcc特征，然后利用svm进行训练和测试，实现性别识别，并创建gui进行功能展示，正确率为93.75%。本代码功能尚比较简单，有待继续完善。
语音性别识别项目教程
gitblog_00246的博客
08-26 502
语音性别识别项目教程 项目介绍 Voice-based-gender-recognition 是一个基于 Mel-频率倒谱系数（MFCC）和高斯混合模型（GMM）的语音性别识别项目。该项目使用 Free ST American English Corpus 数据集（SLR45），通过提取语音特征并训练高斯混合模型来识别说话者的性别。项目在性别检测方面达到了 95% 的准确率，并且可以通过多线程加速...
语音识别的基本方法
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xiaoding133的专栏【Stay hungry,Stay foolish】
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一般来说,语音识别的方法有三种：基于声道模型和语音知识的方法、模板匹配的方法以及利用人工神经网络的方法[1]。 （1）基于语音学和声学的方法 该方法起步较早，在语音识别技术提出的开始，就有了这方面的研究，但由于其模型及语音知识过于复杂，现阶段没有达到实用的阶段。 通常认为常用语言中有有限个不同的语音基元，而且可以通过其语音信号的频域或时域特性来区分。这样该方法分为两步实现： 第一步，分
基于Matlab的语音性别识别
ByteWhisper的博客
08-10 651
语音信号是一种重要的信息源，可以通过对其进行特征提取和分类来实现各种应用，包括文本转语音、语音识别、语音合成等等。其中一个重要的应用就是语音性别识别，即通过对语音信号进行分析和处理，判断说话人是男性还是女性。实验结果表明，我们的方法可以实现较高的分类正确率，但仍存在一定的改进空间，如增加训练样本、采用更加复杂的特征提取方法等。SVM是一种常用的二分类算法，它可以将样本映射到高维空间，通过寻找最优超平面，在不同类别之间建立决策边界，实现分类效果。可以通过设定不同的阈值和采样率，选择合适的语音片段并进行切割。
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