DSP 语音识别程序 DTW MFCC，嵌入式平台语音识别源码

C++声音特征提取，调用opensmile的API对音频文件进行特征提取。 程序包括一个封装SMILEapi.dll的动态库和一个测试程序。 代码由VS2015编写。

压缩包中包含20个标准测试语音，分为两组，一组10个，7个.m文件，是在matlab下运行的。程序提取了语音的MFCC参数，通过DTW算法进行模板匹配，比较了两组语音模板的距离。最后识别出距离最小的就是相同的语音。

几种改进的MFCC特征参数提取方法，mfcc

在多数的现代语音识别系统中，人们都会用到频域特征。梅尔频率倒谱系数（MFCC）,首先计算信号的功率谱，然后用滤波器和离散余弦变换的变换来提取特征。本文重点介绍如何提取MFCC特征。 首先创建有一个Python文件，并导入库文件：     from scipy.io import wavfile     from python_speech_features import mfcc, logfbank     import matplotlib.pylab as plt1、首先创建有一个Python文件，并导入库文件：     from scipy.io import wavfile     f

主要是运用mfcc提取，源程序有些长，看的晕晕的，有看懂的望指教一二。

用Python语言写的语音的MFCC特征提取代码，用于机器学习、深度学习等音频分类，语音识别，语音情感识别等领域

今天小编就为大家分享一篇对python中Librosa的mfcc步骤详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

音乐分类 Matlab工具使用MFCC和K最近邻居算法将音乐分为4种类型。 输入是带有.mp3 / .wav扩展名的音频文件。 ＃＃问题陈述 通过使用监督学习的概念将音频信号分类为不同的预定义流派。 背景技术虽然音乐令人愉悦，但如今互联网上提供的大量内容使音乐的分类成为必然的任务。 音乐以无限的形式出现。 也称为流派。 尽管音乐涵盖了如此广泛的类别，但是某些特征是所有人共有的，而与节奏，艺术家，乐谱等无关。因此，基于特征提取技术，可以将使用的音乐缩减为一组数据点。 ## Dataset在我们之前的摘要中，我们详细介绍了三个不同的数据集，这些数据集都适合我们的机器学习问题。 在这些数据集中，考虑到数据集的大小以及数据集中可用的音频文件的类型后，我们使用GTZAN流派集合作为我们的训练数据集。 我们仅使用现有数据集是因为其具有标准化的性质。 由于问题的性质，创建我们自己的数据集是一项艰巨的

【语音识别】基于MFCC的GMM实现语音识别matlab源码.md