基于I向量的说话人识别判别评分

在人与人交流的方式当中，语言交流是最为初级的，如果懂，一个眼神足以。设计亦如此。一个优秀的设计师究竟应该以怎样的设计语言与你的“听众、观众”交流呢？其实，好的设计是会自己说话的，我称之为“不言而喻的设计”！可及性，无障碍的，可访问的。设计内容比设计页面本身更重要，可视性的设计仅仅是成功的一半。我提倡简约之上。简单的东西也可以有惊人的爆发力。这是一个信息爆炸的时代，仅仅一分钟就会有各种信息扑面而来，怎样能快速的让你想要传达的信息第一眼就能被大家注意到，不光是靠“光鲜亮丽”的外表来吸引眼球呢？仅仅在视觉上下足功夫是不够的，那是花拳绣腿，不足以去吸引大众。先理解用户再考虑合适的设计，这是首要的。也就

让数据说话――数据分析方法(1).ppt

这篇文章主要是看图说话，所以如果你有什么反馈，心得或者建议，不妨留言，我会尽力在今天或者明天进行回复。关于代码分享或者开源的问题，由于目前是帮公司做的，所以还没有时间和精力去抽取代码，不过会根据反馈，然后在近期内分享更多实现细节！前面一篇文章《最近架构随想》，我提到架构设计的一些构想，其实也是对之前项目经验的一些归纳及总结。今天我们就以权限系统作为切入点，谈一谈怎么设计权限系统以及怎么做到系统具有以下特性：Organized：如果系统组织比较好，可以起到事半功倍的效果。Encapsulated：对功能，结构，数据进行有效的封装，会使系统维护变得更加容易。Reusable：对常用功能以及组件进行

本资源是基于MATLAB的说话人识别系统，是基于HMM模型 的，具有很高的识别效率，大家可以放心使用 本资源是基于MATLAB的说话人识别系统，是基于HMM模型 的，具有很高的识别效率，大家可以放心使用

基于语音声学和反向发音信号融合的说话人验证

说话人识别的局部敏感判别分析

发音数据库在语音产生和自动语音识别中的应用已经实践了很多年。 该研究的目的是建立一个指定中文普通话制作的发音数据库，并研究其在语音动画中的功效。 Carstens EMA AG501设备分别用于捕获声学数据和发音数据。 此外，还使用Microsoft Kinect相机来捕获面部跟踪数据作为补充。 最后，我们尝试了几种方法来提取声学参数，并建立了一个3D对话头模型来验证数据库的有效性。

这项与事件相关的潜能（ERP）研究检查了语音识别中上下文相关说话者标准化的时间过程。 我们发现三个ERP组件，即N1（100-220毫秒），N400（250-500毫秒）和后期正向组件（500-800毫秒），它们被推测涉及（a）听觉处理，（b）说话者标准化和词汇检索，以及（c）决策过程/词汇选择。 说话人标准化可能发生在N400的时间窗口中，并且与词汇检索过程重叠。 与非语音上下文相比，无论语音上下文是否具有语义内容，它们都使收听者能够调整到讲话者的音调范围。 以这种方式，语音上下文在潜在的候选词的激活过程中诱导了更有效的说话者归一化，并导致在语音单词识别中更准确地选择了预期的单词。

用 matlab开发的说话人识别算法。用到了GMM,DTW等分类算法，还用到了MFCC特征抽取算法等 用 matlab开发的说话人识别算法。用到了GMM,DTW等分类算法，还用到了MFCC特征抽取算法等