如果你想了解说话人识别系统,这个基于 Matlab 的项目还挺有意思的。利用MFCC特征提取技术,结合LBG 算法(其实就是 K-Means 的进阶版),实现了一个挺不错的说话人分类模型。你只需要下载final_project_run_this.zip文件,运行TwoB_or_NotTooB.m
脚本,并确保将训练文件夹添加到路径,就可以快速上手了。项目的背景是:通过特定的训练短语,来训练一个系统识别说话者的声音。嗯,虽然说话人的声音信号里有多干扰信息,但通过对语音信号的预,能够有效提取出有用的特征,提升识别准确度。这个项目不仅涵盖了语音信号的基本概念,还涉及了聚类算法的实际应用。挺适合有一定 Matlab 基础的朋友尝试,是对语音识别感兴趣的小伙伴。
如果你已经有了一些语音信号的基础,可以借此项目进一步加深对说话人识别的理解。注意,项目需要适配你的训练数据哦!
MATLAB说话人识别EEC201最终项目基于MFCC特征和LBG算法
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基于MATLAB的孤立词识别项目,录音用的是voc.m,识别用reco.m,两段脚本分工明确,跑起来还挺顺畅的。像录音部分,就用了audiorecorder函数,操作简单,响应也快。
识别逻辑用的是MFCC特征+简单分类器的组合,比如支持向量机SVM、或者HMM。其实不用太担心算法细节,脚本里已经封装得蛮清楚了,基本是照着跑、改点参数就能上手。
像reco.m那段,用了个3 秒识别窗口,这个设置挺合理的,一般一个单词说完差不多就这个长度,既不会太短丢信息,也不会拖太长加干扰。
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