使用深度神经网络的自动说话人识别实验的Matlab代码GMM与ASV_DNN

这是在Matlab环境下利用高斯混合模型（GMM）进行说话人识别的源程序。训练模型已固定，可稳定运行并生成结果。分享给大家，希望能够帮助到需要的人。

这是一个完整的Matlab程序，利用高斯混合模型（GMM）实现说话人识别功能，识别率高达95%以上。

提取MFCC参数，并应用DTW技术进行说话人识别，以实现优异的识别效果。

这是一个提供了基于高斯混合模型的说话人识别和验证系统的资源下载，包含了MATLAB算法和工具源码。适用于毕业设计和课程设计作业，所有源码经过严格测试，可直接运行。如有任何使用问题，请随时与我们联系，我们将第一时间进行解答。

该项目利用机器人收集的EBI测量数据，并结合人工神经网络技术，用于检测表面下淋巴结的存在。这项高级机器人学硕士论文研究的成果，Python文件夹包含了主要的Python代码，main.py用于机器人控制和数据采集，model_testing.py则包含了ANN训练的代码。CSharp文件夹内包含用C#编写的可视化应用程序，而Matlab文件夹则包含控制ELIKO Quadra阻抗传感器的Matlab代码。

基于 MATLAB 的神经网络字母识别代码挺适合入门或者实验使用的，尤其是做模式识别的朋友可以试试看。直接运行shibie.m文件，按回车就可以顺利生成输入向量和目标向量，操作起来简单。训练过程也直观，按回车就能看到训练完成后的结果，适合快速验证你的神经网络模型。MATLAB的神经网络功能还蛮强大的，不论是字母识别，还是其他应用都挺有用。需要注意的是，如果输入数据不合适，会影响训练效果，建议可以先做一些数据清理。相关资料也有不少，像是神经网络在抗干扰方面的增强，BP 神经网络车牌识别等，都是值得一看的。如果你刚接触神经网络，挺适合做一些基础的实践项目。

这是一份基于Matlab编写的神经网络代码示例。

使用BP神经网络进行车牌识别的Matlab应用。

这个程序运行稳定，特别适合初学者学习和进阶使用。可以基于此进行各种算法的扩展和实现，对大学生的课设、大作业和毕设有很大帮助。提供答疑支持，促进学习与共同进步。