说话者识别

职能：选择图像序列并读取，将选定的图像序列添加到数据库，用于训练数据库信息。步态识别功能处理输入图像序列并从当前目录中删除数据库。

更新至2020年4月14日的VAD函数MATLAB代码。我注意到VoxSRC 2020已经启动。这个存储库可以作为挑战的基准。使用ResNet-18 + softmax在大约5900个说话者训练集上测试，Vox1测试集上获得1.8%的EER，这是一个不错的结果。尝试使用AMSoftmax损失，探索更深层次的网络，引入新的融合方法（如自注意力），并实现高级结构（如挤压和激励）。希望能取得更好的结果。享受训练的乐趣:-)更新至2019年11月19日，添加了多GPU训练配置文件选项。更多详细信息，请参考示例，例如egs/voxceleb/v3/run.sh。增加了一个标准的VoxCeleb示例，使用

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。

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。

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。

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

该存储库包含在TIMIT数据库上使用深度神经网络进行自动说话人识别实验的Matlab代码。其中，我们添加了Microsoft工具箱（MST身份）的基线GMM-UBM实现。对于DNN，我们在Matlab中实现了几种初始化方案，如规范化初始化、随机游走init等，并探索了多种学习速率方法，如sgd-cm、ada-delta和adam。所有代码均基于GPU加速。

这个精选库收集了各种使用Crystal语言编写的代码和资源。欢迎贡献和提供反馈。以下是内容概述： 算法和数据结构 区块链 C绑定 API构建器