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

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

matlab说话代码同态加密时间序列分析（HETSA） 陈述 该项目的目的是开发一个用于分析同态加密时间序列（HETSA）的框架。 即，我们将实现一组时间序列分析的构建块，并在以下应用程序上展示它们：首先，为了演示实时处理的功能，我们将实现一组交易策略，这些交易策略可对加密的市场数据做出交易决策。 （完毕）。 其次，为了证明已开发的信号分析工具，我们将分析糖尿病患者的加密心率变异性，从而支持临床判断和决策（TODO）。 第三，为了展示其多功能性，我们将在同态加密上下文（DOING）中实现一组通用的时间序列分析工具。 此外，我们计划开发一种自举技术，为实时数据处理提供手段。 我们认为，专注于这些领域，其中围绕隐私的问题起着至关重要的作用，不仅将展示拟议框架的潜力，还将激发进一步的研究和开发。 第17届国际安全和密码学会议（SECRYPT）以一种简称的形式实施并接受了加密市场数据的交易策略。 源代码位于FinancialApplications文件夹中。 该项目的目标包括实现各种时间序列分析算法和基于几个同态加密库的包装器。 当前的问题和局限性 同态加密的想法是在1970年代提出的，用于保

这是一个说话人识别系统，特征是LPC倒谱系数，文件包含11个训练和测试语音素材，采样率为12.5kHz，用11个素材测试识别率可以达到100%，但是通过录音进行测试，有时候会出现错误。

Tensorflow声纹识别说话人识别

本书列举的40种应该避免的说话方式，总有一招你能用的上。

Android应用源码开发Demo，主要用于毕业设计学习。

说话人识别 (Speaker Recognition，SR)和情感识别 (Speech Emotion Recognition) 1 说话人识别 1.1说话人识别概述 1.2 说话人识别基本原理 1.3应用领域及技术难点 2 语音情感识别 2.1情感的分类 2.2语音情感特征分析 2.3语音情感识别方法 2.4存在的问题

前几年的Android应用源码Demo，主要面向的是学生毕业设计学习。