Audio Segmentation Toolkit 说话人分类系统

基于嵌入式的说话人身份识别系统具有高精度,适时性好,低功耗,低费用,体积小等优势,逐渐成为说话人身份识别面向实际应用的新热点。本文主要介绍DSP嵌入式说话人识别系统的设计与实现。

《人怎么对软件工程项目说话》

基于GMM和SVN的说话人识别研究论文，对于感兴趣的有很好的指导作用。

语音数据经过预处理，提取特征参数，训练VQ模型，建立码本库，然后对测试数据集进行说话人识别，输出识别结果。

李稀敏，洪青阳，黄晓丹（厦门大学智能科学与技术系，福建厦门361005）说话人分割与聚类主要应用于两个方面的问题，一方面可以用于自动语音识别的说话人自适应；另一方面可用于说话人检索和富文本转录。主要包

利用ALIZE产生I向量用于说话人识别

基于MFCC的GMM的语音识别matlab源码，本资料将语音识别过程模块话，每一部分都写成了一个子函数，移植性很强，方便理解。亲测好使。

将语音由一个说话人变为另一个说话人高质量语音说话人转换讲座pdf

本代码是基于DTW(动态时间规则)算法以及GMM(混合高斯模型)进行的说话人识别的程序。 现在大部分的说话人识别模型是基于MFCC的混合高斯模型设计的,但基于此的识别方式会受说话人之间相互模仿的影响,

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