1000个女性声音样本的HND, ENG和GU语言。语音样本的长度为3至8秒。该数据集用于语音性别识别系统。
1000个女性声音样本的HND, ENG和GU语言。语音样本的长度为3至8秒。该数据集用于语音性别识别系统。
2022-12-09 09:30:02
162.6MB
DFT的matlab源代码基于语音的登录系统
此项目使用语音作为度量标准，以根据从梅尔频率倒谱系数（MFCC）获得的系数训练的高斯混合模型（GMM）模型来授权登录
训练
首先清洁语音样本，以消除不必要的噪音。
为每个样本计算MFCC，然后进行离散傅立叶变换（DFT）和对数变换，GMM使用数据将基于MFCC值的语音样本进行聚类。
部署方式
该项目在Django上运行。
Web界面提示用户讲话。
然后，将录制的语音与训练有素的GMM模型进行匹配，以找到适合的最佳群集。
如果匹配高于某个阈值（例如90％），则授权用户。
改进之处
必须注意降低噪音
从录音中区分出实际声音
更好地了解GMM和制造的集群（集群的可视化）
增强模型训练（具有更多数据集）
尝试为MFCC使用不同的过滤器值
2022-12-06 13:49:18
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该资源为试用版代码~
一行代码快速实现特征提取！
理论讲解：https://blog.csdn.net/fengzhuqiaoqiu/article/details/124979190?spm=1001.2014.3001.5501
function fea = genFeatureEn(data,featureNamesCell,options)
% 特征提取函数
% 输入：
% data：待特征提取的时域信号，可以是二维数据，行列方向不可出错
% options：其他设置，使用结构体的方式导入。
% featureNamesCell：拟进行特征提取的特征名称，该变量为cell类型，其中包含的特征名称为字符串，特征名称需要在下边列表中：
% 目前支持的特征（2022.7.10，共8种）：
% psdE：功率谱熵
% svdpE：奇异谱熵
% eE：能量熵
% ApEn：近似熵
% SampleEn：样本熵
% FuzzyEn：模糊熵
% PerEn：排列熵
2022-12-06 11:26:11
16KB
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yolo实现手术器械目标检测样本，已标注，包括四种不同的手术器械，可直接使用。
2022-12-01 17:27:44
366.1MB
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