基于MFCC的声纹识别Matlab源码解析

在语音识别领域，基于MFCC的GMM语音识别matlab源码正在被优化和应用。随着技术进步，这一技术正逐步成为语音处理的重要工具。

孤立词的语音识别程序，基于能量，思路比较清晰，代码也不复杂，蛮适合想了解语音识别原理的你。 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。 压缩包里还带了训练集、预脚

CSDN佛怒唐莲上传的视频均含完整可运行代码，适合小白使用。主函数为main.m，其他m文件为调用函数。运行环境为Matlab 2019b，如运行错误，请根据提示修改或私信博主求助。操作步骤：将文件放入Matlab当前文件夹，双击打开main.m，点击运行即可。仿真咨询及其他服务，请私信博主或扫描视频QQ名片获取。

本研究建立了一个语音数据集（8 名男性和 8 名女性），并开发了一个基于梅尔频率倒谱系数 (MFCC) 特征和支持向量机 (SVM) 分类器的说话人性别识别系统。系统在数据集上的识别准确率为 93.75%。该系统提供了一个用户界面，用于展示其功能。这项工作仍在继续，以进一步改进准确性和探索其他语音识别应用。

本视频教程由CSDN博主佛怒唐莲上传，包含了Matlab OCR识别系统的完整代码，并且经过亲测可运行，适合初学者。以下是相关操作步骤： 代码压缩包内容： 主函数：main.m 调用函数：其他m文件 无需额外操作即可运行，效果图会自动生成 运行版本：Matlab 2019b。若运行出错，请根据提示进行修改；若无法解决，欢迎私信博主。 运行操作步骤： 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中。 步骤二：双击打开main.m文件。 步骤三：点击运行，等待程序执行完毕，获取结果。 其他服务： 若有其他仿真需求或定制服务，可私信博主或扫描博客底部的QQ名片，提供更多服务选

CSDN佛怒唐莲上传的视频和对应完整可运行的代码适合初学者使用。主要函数为main.m，配套调用其他m文件，无需多余操作即可得到运行结果图。Matlab版本要求为2019b，若出现错误可根据提示调整，遇到问题可联系博主获取帮助。运行步骤简单明了：将所有文件放置当前Matlab文件夹中，双击打开main.m文件，点击运行即可。如需更多服务如仿真咨询、定制Matlab程序等，详见博客底部联系方式。

现在分享基于深度学习的车牌识别系统MATLAB源码！

本项目实现了基于BP神经网络的车牌识别系统，使用MATLAB源码进行开发。该系统通过BP神经网络模型对车牌图像进行预处理、特征提取与识别，具有较高的识别精度和较强的鲁棒性。 核心步骤包括： 车牌图像预处理：对输入车牌图像进行灰度化、二值化、噪声去除等操作。 特征提取：从预处理后的车牌图像中提取特征信息，如字符轮廓和位置。 训练神经网络：使用BP神经网络算法对提取的特征进行训练。 车牌字符识别：通过训练后的神经网络进行车牌字符的识别与输出。 项目代码已包含详细的注释和使用指南，适合有一定MATLAB基础的开发者进行学习与使用。

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