智能音箱等电声系统设计时，麦克风选型电路设计、功放选择与设计的参考，同时介绍扬声器的相关知识，望对设计有所帮助。

蓝牙视觉扬声器 基于ESP32芯片的蓝牙可视扬声器。 主要特点 A2DP音频流 I2S和PDM输入/ I2S输出 VFX输出（GIF /音频FFT / Rainbow / Starsky / ...） BLE控制界面（OTA固件更新/ VFX远程控制） 音频提示（已连接/已断开/睡眠/唤醒） 睡眠和唤醒键 准备中 获取来源 git clone --recursive https://github.com/redchenjs/bluetooth_visual_speaker_esp32.git 更新现有存储库 git pull git submodule update --init --recursive 设置工具 ./esp-idf/install.sh 建筑 设置环境变量 export IDF_PATH=$PWD/esp-idf source ./esp-idf/export.sh

VoxCeleb教练 该存储库包含用于培训演讲者识别模型的框架，该文章在“捍卫说话者识别的度量学习”一文中进行了描述。 依存关系 pip install -r requirements.txt 资料准备 以下脚本可用于下载和准备VoxCeleb数据集以进行培训。 python ./dataprep.py --save_path data --download --user USERNAME --password PASSWORD python ./dataprep.py --save_path data --extract python ./dataprep.py --save_path data --convert 为了使用数据扩充，还运行： python ./dataprep.py --save_path data --augment 除Python依赖项外，必须在系统上安装wg

A Speaker-Independent Audio-Visual Model for Speech Separation(高质量翻译By翻译狗),详细解析音频分离的实现方式

matlab由频域变时域的代码EEC-201 [说话者识别] ♪我周围都是熟悉的面Kong..但是现在他们是熟悉的声音...♫ 团队：敬业的工程师 这个项目是由Aakansha和Sadia共同完成的，目的是使用MFCC，VQ和LBG算法来实现说话人识别。 Sadia从事过预加工和MFCC。 Aakansha从事LBG，噪声添加和陷波过滤方面的工作。 培训，测试和分析写作是同时进行的。 介绍 在当今世界大流行和隔离的情况下，从字面上看，我们的声音变得越来越重要。 由于通信仅限于虚拟，因此通过面对面或通过指纹进行的身份验证已经过时。 但是，正如我们的脸部和指纹独特一样，我们的声音也具有鲜明而可区分的特征。 如我们的项目所示，计算机程序比人耳能够更好地识别这些功能。 我们使用模式识别或特征匹配实现说话人识别系统，其中将从输入语音信号中提取的声学矢量序列分类为各个说话人ID。 具体来说，我们的系统是监督模式识别的一种实现，其中数据库由训练集中的已知模式组成，这些模式与测试集进行比较以评估我们的分类算法。 有两种方法可以进行说话人识别-依赖文本和不依赖文本。 依赖于文本的说话者识别策略要求说话者

基于语音信息的MFCC_dtw算法的语音特征分类系统 在语音识别（SpeechRecognition）和话者识别（SpeakerRecognition）方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数（Mel-scaleFrequency Cepstral Coefficients，简称MFCC）

GMM_speaker_identification 使用 GMM 分类器识别说话人

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

:warning: 结帐分支以查看pyannote.audio 2.0 中的内容： 一个更小更干净的代码库 Python-first API（不过，旧的pyannote-audio CLI 仍然可用） 多 GPU 和 TPU 训练 使用数据增强 模特主持 音频注释的食谱 基于在线 使用pyannote-audio神经说话者分类 pyannote.audio是一个用 Python 编写的用于说话人分类的开源工具包。 基于机器学习框架，它提供了一组可训练的端到端神经构建块，可以组合和联合优化来构建说话人分类管道： pyannote.audio还带有涵盖了语音活动检测、说话人变化检测、重叠语音检测和说话人嵌入的广泛领域： 安装 pyannote.audio在 Linux 和 macOS 上仅支持 Python 3.7（或更高版本）。 它可能适用于 Windows，但没有任何保证，也没有任何计划添加对

多说话者语音的目标说话人提取和验证 此处的代码是说话人提取，其中鉴于目标说话人的特征，只会提取目标说话人的声音。 在论文2）中，我们使用小型网络从目标说话者的不同话语中共同学习目标说话者的特征。 您也可以使用i-vector或x-vector网络替换网络。 如果您对语音分离感兴趣，希望将所有说话者的声音都融入到混音中，请转到 文件 请引用： 徐成林，饶伟，肖雄，Ch昂崇和李海洲，“使用网格LSTM对单个通道语音进行分离，并限制了其对钢琴水平的渗透性，”，Proc。 见ICASSP 2018，第6-10页。 徐成林，饶伟，Ch昂崇和李海洲，“基于幅度和时间谱近似损失的说话人提取神经网络的优化”，Proc.Natl.Acad.Sci.USA。 见ICASSP 2019，第6990-6994页。 饶饶，徐成林，郑昂松和李海洲，“多说话者说话人验证的目标说话人提取”，Proc.Natl.A