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资源文件列表:

基于模型的语.zip 大约有12个文件
  1. 1.jpg 85.3KB
  2. 2.jpg 167.2KB
  3. 基于模型的语音识别系统.html 16.45KB
  4. 基于模型的语音识别系统实现与界面.doc 2.03KB
  5. 基于模型的语音识别系统实现与界面设计一引.txt 1.93KB
  6. 基于模型的语音识别系统说话.html 16.76KB
  7. 基于模型的语音识别系统说话人识.txt 2.31KB
  8. 基于模型的语音识别系统说话人识别带有界面和.html 15.86KB
  9. 技术博客文章基于模型的语音识别系统说话人识别在这个.html 17.78KB
  10. 技术随笔模型下的语音识别系统与界面探索在.txt 1.49KB
  11. 探究在无损检测钛合金中的先进应用结合固.doc 2.07KB
  12. 浅析多裂纹水力压裂扩展模拟从理论分析到.html 17.08KB

资源介绍:

基于GMM模型的Matlab语音识别系统:说话人识别与GUI界面交互设计及实现lunwen,基于GMM模型的Matlab语音识别系统:说话人识别及带有GUI界面的综合研究论文,matlab基于GMM模型的语音识别系统(说话人识别)带有GUI界面和lunwen ,核心关键词: 1. MATLAB 2. GMM模型 3. 语音识别系统 4. 说话人识别 5. GUI界面 6. Lunwen(假设是某种技术或工具) 用分号分隔的关键词结果为: MATLAB; GMM模型; 语音识别系统; 说话人识别; GUI界面; Lunwen;,"基于GMM模型的Matlab语音识别系统:说话人识别与GUI界面集成"
基于 GMM 模型的语音识别系统Matlab 实现与 GUI 界面设计
引言
随着人工智能技术的不断发展语音识别技术已经成为了一个热门的研究领域其中基于高斯混合
模型GMM的语音识别系统因其高效的性能和良好的鲁棒性受到了广泛关注本文将介绍一种基于
GMM 模型的语音识别系统使用 Matlab 编程语言进行实现并为其设计一个直观友好的图形界面
GUI
GMM 模型简介
高斯混合模型Gaussian Mixture ModelGMM是一种概率密度函数它可以将数据表示为多
个高斯分布的加权和在语音识别领域GMM 模型可以通过对语音信号的概率分布进行建模实现对
语音信号的识别和分类
系统架构与设计
1. 数据预处理首先我们需要对语音信号进行预处理包括降噪端点检测等操作以便提取出
有用的特征信息
2. 特征提取提取出语音信号的特征参数 MFCCMel 频率倒谱系数为后续的 GMM 模型
训练提供数据
3. GMM 模型训练使用提取出的特征参数训练 GMM 模型通过迭代优化算法对模型参数进行估计
4. 语音识别将输入的语音信号与训练好的 GMM 模型进行匹配根据匹配程度输出识别结果
Matlab 实现
Matlab 我们可以使用自带的统计和机器学习工具箱来实现 GMM 模型的训练和识别具体实现
步骤包括数据导入预处理特征提取模型训练和识别等在实现过程中我们需要根据具体的需
求和场景对参数进行调优以达到最佳的识别效果
GUI 界面设计
为了提供一个直观友好的操作界面我们使用 Matlab GUI 设计工具进行界面设计界面包括数据
导入参数设置模型训练语音识别等功能模块用户可以通过简单的操作完成整个语音识别的流
在界面设计中我们注重用户体验尽可能地简化操作步骤提高系统的易用性
实验与分析
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