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生物识别技术是一个新兴的技术领域，它使用独特且可测量的物理、生物或行为特征，可以对其进行处理以识别一个人。 人类的生物特征是指纹、虹膜、面部和声音。 生物识别技术的简明定义是“使用不同特征自动识别人”。 语音是生物特征之一，它是作为声音序列产生的。 声带的振动，以及各种咬合器（如舌头、嘴唇和牙齿）的位置、形状和大小都会产生所产生的声音。声音的特征因人而异，可以用于识别个人。 虽然通常认为不如其他类型的生物识别系统准确，但语音识别系统可以与其他生物识别系统结合使用，以创建更强大的识别系统说话人识别主要涉及特征提取和特征匹配两个模块。 特征提取是从说话者的语音信号中提取少量数据的过程，这些数据稍后可以用来代表该说话者。 特征匹配涉及通过将从他/她的语音输入中提取的特征与已经存储在我们的语音数据库中的特征进行比较来识别未知说话者的实际过程。 在特征提取中，我们找到梅尔频率倒谱系数 (MFCC)，

Wimdu Voice 是一种 IP 电话分发，旨在在一个集成平台中提供呼叫中心代理和主管所需的许多工作流元素。 它提供完全自动化但可定制的安装，并包含所有必要的层，如 SIP 服务器和现代、易于使用的 Web 界面。 平台服务（详见） 概述 观看 7 分钟的功能演练： 这些是 Voice 堆栈的关键功能： 服务器可以连接到外部 SIP 提供商/Skype 以接听电话和拨出。 呼叫者/客户由允许在不同语言和主题之间进行选择的 IVR 引导。 客户被安排到那些与请求的技能相匹配且当前处于空闲状态的代理。 座席可以根据他们的个人技能配置语言和主题支持。 该平台创建客户记录和历史条目，并在通话期间显示它们。 可以对调用进行标记和注释，以供以后的回调和后期处理使用。 历史记录可以搜索未完成的任务，并作为出站呼叫的起点。 客户可以连接到 Zendesk，并且可以同步他们

5G Voice (ZTE).pdf

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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。

GMM_Digital_Voice_Recognition 基于GMM与MFCC特征进行数字0-9的语音识别，GMM，MFCC，语音识别，中文数据，sklearn，scikit-learn，数字语音识别。 预安装 conda create -n GMM -c anaconda python=3.6 numpy pyaudio scipy #也可以使用pip conda activate GMM pip install -r requirements.txt 数据链接： ://pan.baidu.com/s/124TiAs8m7Ioa2_3dUrxGSg提取码：xsfe 以下命令假设下载

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