matlab由频域变时域的代码EEC-201 [说话者识别] ♪我周围都是熟悉的面Kong..但是现在他们是熟悉的声音...♫ 团队：敬业的工程师 这个项目是由Aakansha和Sadia共同完成的，目的是使用MFCC，VQ和LBG算法来实现说话人识别。 Sadia从事过预加工和MFCC。 Aakansha从事LBG，噪声添加和陷波过滤方面的工作。 培训，测试和分析写作是同时进行的。 介绍 在当今世界大流行和隔离的情况下，从字面上看，我们的声音变得越来越重要。 由于通信仅限于虚拟，因此通过面对面或通过指纹进行的身份验证已经过时。 但是，正如我们的脸部和指纹独特一样，我们的声音也具有鲜明而可区分的特征。 如我们的项目所示，计算机程序比人耳能够更好地识别这些功能。 我们使用模式识别或特征匹配实现说话人识别系统，其中将从输入语音信号中提取的声学矢量序列分类为各个说话人ID。 具体来说，我们的系统是监督模式识别的一种实现，其中数据库由训练集中的已知模式组成，这些模式与测试集进行比较以评估我们的分类算法。 有两种方法可以进行说话人识别-依赖文本和不依赖文本。 依赖于文本的说话者识别策略要求说话者

基于MELFCC和随机森林的说话人识别系统

基于高斯混合模型（GMM）的说话人识别，matlab实现，包含数据集以及源码

基于矢量量化（VQ）的说话人识别matlab实现

基于高斯混合模型（GMM）的说话人识别matlab代码

基于矢量量化（VQ）的说话人识别matlab代码

在说话人识别中，当存在两个或多个发声类似的说话人时，会导致错误识别。为了提高在这种情况下的识别准确率，在音素层次上找出说话人特有的特征，将这些特征的子集构成一个该说话人特有的特征集，然后在这些特征集的基础上用GMM和i-矢量的方法对说话人进行识别。在实验室环境下收集了50个说话人的声音，分别在不同信噪比的环境下进行测试。实验结果表明提出的方法能够提高当存在发声类似的说话人时的识别准确率。

基于matlab的的说话人识别系统，加入了添加噪声的选项，测试准确率 读取文件路径方便修改，数据库文件夹格式：speaker\speech_1,speech_2... speaker2\speech_1,speech_2... 对各文件名无要求，程序为顺序读取 具有很高的识别率，欢迎大家使用

语音识别matlab代码详解语音识别系统开发生命周期 阶段 规划： 定义系统的范围 根据说话者的语音样本识别说话者。 可行性研究 估算成本 该项目在特定语音样本不被篡改或说话者试图模仿其他声音的范围内是可行的。 这是一个完全在软件上完成的简单项目，因此除了时间之外没有其他成本。 但是，如果我们尝试基于此实现构建硬件设备，成本部分就会出现。 分析： 定位现有缺陷 语音识别技术已经取得了很多进步，但仍有很大的发展空间。 基于语音的设备在我们的日常生活中找到了它们的应用，并且特别对那些患有某种残疾的人有巨大的好处。 定义要求 基于语音的设备在我们的日常生活中找到了它们的应用，并且特别对那些患有某种残疾的人有巨大的好处。 我们还可以将这些基于语音的设备用于安全措施，以减少欺诈和盗窃案件。 高级要求 MATLAB 编码，分析语音信号的基本理解。 低级要求 了解 MFCC 特征提取过程。 高级设计： 低级设计： 文件夹结构 文件夹 描述 1 Requirements 对项目的必要了解 2 Architecture 详细实施流程 3 Implementation Matlab 代码文件 4 Test

在MATLAB环境下实现基于矢量量化的说话人识别系统。在实时录音的情况下，利用该说话人识别系统，对不同的人的1s～7s的语音进行辨识。实现与文本无关的自动说话人确认的实时识别。 使用说明： 1 训练打开Matlab 使Current Directory为VQ所在的文件夹(比如：E:\vq) 在Command windows中输入