基于矢量量化（VQ）的说话人识别实验

随着语音识别技术在智能家居领域的不断应用，如何得到性能更优的语音控制系统成为关键。针对目前市场上存在大量低识别率、实时性较差的语音控制开关的现状。本系统采用动态时间规整（DTW：Dynamic Time Warping）结合矢量量化（VQ：Vector Quantization）作为识别算法，实现了较好识别效果。实验结果表明，本系统离线识别率达到99%，实测识别率也达到97%，平均耗时只需15 ms。本系统在最小嵌入式系统板上实现对孤立词语音命令进行实时识别，体积更小、集成度更高；通过最小成本满足系统对实时性和便捷性的要求，并且具有很大的扩展空间。

介绍图片矢量量化，LBG方法，适合初学者看

具体使用说明参考： c++ VQ矢量量化 LBG算法 代码实现 详细注释 链接：https://blog.csdn.net/qq_45269116/article/details/106354367

使用python实现图像矢量量化，使用LBG算法

用c语言实现对灰度图像的矢量量化编码

对照书上实现了LBG适量量化的算法，共享一下。 LBG是经典的矢量量化算法，通过对训练集的分析，生成矢量量化使用的码本。 实现过程简单明了，就一个CPP文件。 typedef struct _tTSVector { //training set vector double data[VEC_DEM]; //vector data int cluster; //cluster belong to }tTSVector; typedef struct _tCBVector { //code book vector double data[VEC_DEM]; //vector data int num; //number of vectors in this cluster double sum[VEC_DEM]; //sum of vectors in this cluster, to calculate cluster center }tCBVector; tTSVector TrainingSet[TS_SIZE]; tCBVector CodeBook[CB_SIZE]; .........

LBG算法，矢量量化。Linde，Buzo和Gray于1980年提出LBG算法，又称为K-means算法。该算法是基于最近邻原则把训练矢量分配到与它欧式距离最小的码字的簇中。

矢量量化VQ，是一个常见的压缩技术。Linde, Buzo, and Gray (LBG)提出了基于训练序列的Vector Quantization (VQ)算法。

基于矢量量化（VQ）的说话人识别实验 训练过程： 从训练语音中提取特征矢量，得到特征矢量集合 通过LGB算法生成码本 重复训练进化 存储码本