基于PaddlePaddle实现的EcapaTdnn声纹识别超大数据模型，这个模型使用的是声谱图(spectrogram） 源码地址：https://github.com/yeyupiaoling/VoiceprintRecognition-Pytorch

基于PaddlePaddle实现的EcapaTdnn声纹识别超大数据模型，这个模型使用的是声谱图（spectrogram） 源码地址：https://github.com/yeyupiaoling/VoiceprintRecognition-PaddlePaddle

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深度学习在人工智能领域取得了巨大突破。 当前，时域语音识别的鲁棒性较差，频域语音识别的频谱图复杂度也需要大大降低。 因此，本文提出了一种基于R-CNN的快速目标检测方法，用于在时域和频域中识别用于语音识别的频谱图。 提出的方法仅关注频谱图的局部感兴趣区域（明显的声纹），该区域过滤高频噪声以提高性能。 实验结果表明，所提出的方法比现有方法具有更高的准确性和鲁棒性，并且在嘈杂的工厂中可以表现良好。

基于Pytorch实现的EcapaTdnn声纹识别大模型（spectrogram），这个模型使用的声谱图（spectrogram） 源码地址：https://github.com/yeyupiaoling/VoiceprintRecognition-Pytorch

汉宁窗傅里叶变换matlab代码 功率谱图 该存储库具有用于计算和可视化基于傅立叶和小波变换的功率谱图的MATLAB脚本。 基于FT的方法包括hann_spectrogram.m和mtp_spectrogram.m ，它们分别使用Hanning窗函数和采用锥形扁球体序列（DPSS）的多锥功率谱图来生成单锥度功率谱图。 cwt_spectrogram.m是基于WT的方法，默认情况下使用Morlet小波执行连续小波变换。 一旦使用这三种方法之一获得了频谱图，就可以使用normalize_spectrogram.m通过频率对其进行normalize_spectrogram.m 。 在demo.m中演示了信号预处理和功率谱图生成的示例，该文件必须与当前版本v1.2的用户自己的数据一起提供。 笔记 Python版本正在进行中，并将在以后进行更新。 如果您不熟悉信号处理并且代码对您来说不清楚，请告诉我。 如果您发现任何错误或希望我添加或删除的任何内容，我希望听到更多关于它们的信息。 可以到达我。 有用的网址 为了消除时频数据中的粉红色噪声，请参阅此。 有关多锥光谱图的教程以及该代码的另一个版本，请

基于Pytorch实现的EcapaTdnn声纹识别大模型（spectrogram），这个模型使用的声谱图（spectrogram） 源码地址：https://github.com/yeyupiaoling/VoiceprintRecognition-Pytorch

基于PaddlePaddle实现的EcapaTdnn声纹识别大模型，这个模型使用的是声谱图（spectrogram） 源码地址：https://github.com/yeyupiaoling/VoiceprintRecognition-PaddlePaddle

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matlab填充图像算法代码CNN_频谱图_算法 一种使用卷积神经网络 (CNN) 从原始 EEG 数据中对频谱图进行分类的方法 SpectrogramClassificationAlgorithm.ipynb：使用来自训练和有效文件夹的数据训练模型，对来自测试文件夹的数据进行测试 Use_pretrained_model.ipynb：使用来自训练模型的模型权重，测试来自测试文件夹的新测试数据 fastai 文件夹中的代码来自 Jeremy Howard 的 fastai 0.7 版： 数据结构 要运行任一笔记本，您必须具有以下结构的数据文件夹： 数据/ ├──火车/ ├── Yes ├── No ├── 有效/ ├── Yes ├── No ├──测试/ 对于 SpectrogramClassificationAlgorithm.ipynb：Yes 和 No 子文件夹包含我们训练模型的正面和负面案例图像。 测试文件夹包含我们测试模型的未分类图像。 对于 Use_pretrained_model.ipynb：测试文件夹包含要由我们的预训练模型 (saved_model.pkl) 评估的