首页 > 行业资讯 > 【说话人识别】基于mfcc特征和MEL滤波器实现语音识别含Matlab源码

【说话人识别】基于mfcc特征和MEL滤波器实现语音识别含Matlab源码

时间:2022-05-31 来源: 浏览:

【说话人识别】基于mfcc特征和MEL滤波器实现语音识别含Matlab源码

天天Matlab 天天Matlab
天天Matlab

TT_Matlab

博主简介:擅长智能优化算法、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,完整matlab代码或者程序定制加qq1575304183。

收录于合集 #信号处理应用matlab源码 226个

1 简介

说话人识别是利用说话人的语音信号的特征同预先提取的说话人语音特征相比较来确定或鉴别说话人的身份。它涉及到说话人发音器官上的个性差异、发音声道之间的个性差异、发音习惯之间的个性差异等不同级别上的差异,因此,说话人识别是交叉运用心理学、声学、语音学、人工智能、数字信号处理、信息理论、模式识别理论、最优化理论、计算机科学等知识的综合性课题。本章节对说话人识别系统基本组成、说话人识别的分类、文本无关的说话人识别系统和说话人识别系统性能评价进行探讨。

2 部分代码

function f=zero_pass(x) %calculate the zero_passing ratio of x %原型:f=zcro(x) %参数说明: x:输入矩阵,每一行为一帧数据 % f:返回列矩阵,第i个数为x中第i帧的过零率 [row col]=size(x); f=zeros(row, 1 ); for i= 1 :row for j= 1 :col- 1 if x(i,j)*x(i,j+ 1 )< 0 ; f(i)=f(i)+ 1 ; end end end

3 仿真结果

4 参考文献

[1]周春晖. 基于MFCC特征和GMM模型的说话人识别系统研究[D]. 兰州理工大学, 2013.

博主简介:擅长智能优化算法、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,相关matlab代码问题可私信交流。

部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除。

5 代码下载

版权:如无特殊注明,文章转载自网络,侵权请联系cnmhg168#163.com删除!文件均为网友上传,仅供研究和学习使用,务必24小时内删除。
相关推荐