GMM文本无关的说话人识别系统研究

基于MFCC和加权矢量量化的说话人识别系统-基于MFCC和加权矢量量化的说话人识别系.rarreplyreload=','6863;基于MFCC和加权矢量量化的说话人识别系统游客，如果您要查看本帖隐藏

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

相对解码重建后的语音进行说话人识别,从VoIP的语音流中直接提取语音特征参数进行说话人识别方法具有便于实现的优点,针对G.729编码域数据,研究基于DTW算法的快速说话人识别方法。实验结果表明,在相关

语音识别

基于PCA与LDA的说话人识别研究，仅供需要的人员参考！

说话人识别系统在嘈杂的环境中性能会大大降低，为了处理这个强大的限制，我们的目标是直接在i向量空间中去除i向量的噪声部分。我们的方法提供了仅在i矢量提取水平下操作的优点，使系统的其他步骤不变。应用最大后

使用MFCC方法的说话人识别

本文介绍了隐马尔科夫模型的基本原理及其在说话人识别中的实现方法，比较了与文本相关并得出了文本相关的识别率较高的结论和原因。

提出一种基于GMM的区分不同性别的汉语方言识别系统,系统提取语音的RASTA-PLP特征,在方言电话语音库上进行仿真实验,结果表明在GMM模型阶数为32时,系统的识别率可达到98.66%。同时还将RA

GMTK说明说。GMTK是现今国最流行的语音工具包。实用于基于统计模型的说话人识别系统