基于MFCC和SVM的说话人性别识别

MFCC SVM 性别识别

基于MFCC和SVM的说话人性别识别建立了普通话语音性别数据库 ,提出联合梅尔频率频谱系数(Mel-frequency Cepstrum Coefficients,MFCC)的特征提取方法和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的分类方法进行说话人性别识别 ,并与其它分类方法进行比较 ,实验结果表明该方法的说话人性别识别准确率达到98.7%,明显优于其它分类器。

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liupeip_vipl :

有相应的源代码吗？
2017-12-04
沙漠之狐MSFollower :

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2017-12-04
qiaoqiaoliaoliao :

这篇论文对我的参考性还是很大的，非常感谢！
2013-10-16
编程小蜗牛 :

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fh42272512 :

不错的文档
2013-07-24
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yjbuaini :

很给力的资料
2013-05-30
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rebecca17 :

思想不错，MFCC的特征也比较鲁棒！
2013-04-20
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