语音处理说话人识别

基于矢量量化（VQ）的说话人识别实验训练过程：从训练语音中提取特征矢量，得到特征矢量集合通过LGB算法生成码本重复训练进化存储码本

在MATLAB环境下实现基于矢量量化的说话人识别系统。在实时录音的情况下，利用该说话人识别系统，对不同的人的1s～7s的语音进行辨识。实现与文本无关的自动说话人确认的实时识别。使用说明：1训练打开Ma

针对同类语音数据的相似性和不同类数据具有不同几何距离的特点,提出了一种基于GMMSVM的说话人识别系统。该系统结合了GMM和SVM的优点,解决了GMM在语音数据较小时不能区分数据间的差异性及SVM在处

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硕士论文 基于说话人识别的门禁系统及DSP实现

Alize说话人识别工具在window平台的编译，vs2013编译通过，已配置好，解压直接生成解决方案即可：单独编译liatools那个项目，再逐个项目进行编译

本资源是基于MATLAB的说话人识别系统，是基于HMM模型的，具有很高的识别效率，大家可以放心使用

1.可使用两种模型分别是GMM-UBM和i-vector2.请参考说明文档和demo官方地址http://research.microsoft.com/en-us/downloads/2476c44a

基于SONAR平台的说话人识别算法改进研究

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。