DFT的matlab源代码-SIH:人声样本的比较
DFT的matlab源代码基于语音的登录系统
此项目使用语音作为度量标准，以根据从梅尔频率倒谱系数（MFCC）获得的系数训练的高斯混合模型（GMM）模型来授权登录
训练
首先清洁语音样本，以消除不必要的噪音。
为每个样本计算MFCC，然后进行离散傅立叶变换（DFT）和对数变换，GMM使用数据将基于MFCC值的语音样本进行聚类。
部署方式
该项目在Django上运行。
Web界面提示用户讲话。
然后，将录制的语音与训练有素的GMM模型进行匹配，以找到适合的最佳群集。
如果匹配高于某个阈值（例如90％），则授权用户。
改进之处
必须注意降低噪音
从录音中区分出实际声音
更好地了解GMM和制造的集群（集群的可视化）
增强模型训练（具有更多数据集）
尝试为MFCC使用不同的过滤器值
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