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Python实现简单的语音识别系统 ... 但从长远来看，绝对是一个高明的选择。朋友老家山东的，毕业来这里创业，也是十分有想法啊。将AI课上学习的知识进行简单的整理,可以识别简单的0-9的单个语音。基本方法就是利用库函数提取mfcc,然后计算误差矩阵,再利用动态规划计算累积矩阵。并且限制了匹配路径的范围。具体的技术网上很多,不再细谈。现有缺点就是输入的语音长度都是1s,如果不固定长度则识别效果变差。改进思路是提取有效语音部
梅尔倒谱系数（MFCC）实现本文实例为大家分享了梅尔倒谱系数实现代码，供大家参考，具体内容如下 @author: zoutai @file: mymfcc.py @time: 2018/03/26 @description: from matplotlib.colors import BoundaryNorm import librosa import librosa.display import numpy import scipy.io.wavfile from scipy.fftpack import dct ...
Skr-Eric的机器学习课堂（九）– 语音识别、图像识别和人脸识别语音识别 1.梅尔频率倒谱系数(MFCC)矩阵首先将音频输入按照时间顺序划分为若干片段，将每个片段做傅里叶变换，得到相对应的频率分布，从中提取与人类语言内容 ... 频率所对应的能量强度，构成一个样本。将从每个片段中所获得的频率样本按行组成一个矩阵，即梅尔频率倒谱系数(MFCC)矩阵。MFCC矩阵反映了该音频输入的内容特征，可被用于对语音内容的识别。 # -*- coding: utf-8 -*- from __future__ import unicode_literals import numpy as ...
matlab语音识别系统(源代码)最新版演示教学.pdf ma t l a b 语音识别系统 ( 源代码 ) 最新版精品文档目录一设计任务及要求 1 二语音识别的简单介绍 2.1 语者识别的概念 2 2.2 特征参数的提取 3 2.3 用矢量量化聚类法生成码本 3 2.4VQ 的说话人识别 4 三算法程序分析 3.1 函数关系 .4 3.2 代码说明 5 3.2.1 函数 mfcc 5 3.2.2 函数 disteu 5 3.2
matlab语音识别系统源代码版本.docx ------------- 精选文档 ----------------- 目一任及要求?1 二音的介 2.1 者的概念?2 2.2 特征参数的提取?3 2.3 用矢量量化聚法生成本?3 2.4VQ 的人 ?4 三算法程序分析 3.1 函数关系.4 3.2 代明?5 3.2.1 函数 mfcc ?5 3.2.2 函数 disteu ?5 3.2.3 函数 vqlbg .6 3.
matlab语音识别系统.docx 威海智能仪器课程设计题目: MATLAB 实现语音识别功能班级学号姓名同组人员任课教师完成时间 2012/11/3 目录一任及要求? 1 二音的介者的概念? 2 特征参数的提取? 3 用矢量量化聚法生成本? 3 的人 ? 4 三算法程序分析函数关系? .4 代明? 5 3.2.1 函数 mfcc? 5 3.2.2 函数 disteu ? 5 3.
matlab语音识别系统(源代码)版.docx 实用标准文案目一任及要求?1 二音的介 2.1 者的概念?2 2.2 特征参数的提取?3 2.3 用矢量量化聚法生成本?3 2.4VQ 的人 ?4 三算法程序分析 3.1 函数关系.4 3.2 代明?5 3.2.1 函数 mfcc ?5 3.2.2 函数 disteu ?5 3.2.3 函数 vqlbg .6 3.2.4 函数 test ?6 3.2.5 函数 testDB
电脑主板生产车间现场分析与改善_图文.doc 第2 期孙鹏等说话人特征提取算法的研究 147 参考文献然后选用 GMM 识别模型进行说话人识别实验将处理后的数据代入程序中利用 EM 算法估 8 计值实验结果利用 LPMFCC 与其一阶差分组合得到的平均识别率为 90. 0% 用 LPMFCC 得到的平均识别率为 89. 08% 而用 MFCC 特征参数得到的平均识别率为 75. 44% LP
汉语数码语音识别分析毕业设计_第二章.pdf 第二章汉语数码语音的特征提取及端点检测方法分析 2.1 语音特征参数提取 2.1.1 语音特征参数 LPCC 和 MFCC 在语音识别系统中 , 模拟的语音信号在完成 A/D 转换后成为数字信号 , 但时域上的语音信号很难直接用于识别 , 因此我们需要从语音信号中提取语音的特征一方面可以获得语音的本质特征 , 另一方面也起到数据压缩的作用目前通用的特征提取方法是基于语音帧的即将语音信
基于变分贝叶斯学习的音频水印盲检测方法为了提高音频水印的检测性能，基于音频帧MFCC特征的统计特性，提出了一种音频水印盲检测方法。在音频帧的DCT系数上嵌入扩频水印，对嵌入水印的音频帧和原始音频帧分别提取MFCC特征进行训练，分别建立高斯混合模型，并通过变分贝叶斯学习方法估计出高斯混合模型的参数，检测时依据最大似然的原则。实验结果显示提出的方法在音频信号受到噪声干扰和恶意攻击的情况下，相对基于EM算法的方法在误检率上有明显降低，在小样本训练情况下具有更好的效果并且可以有效避兔过拟合的问题。

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