搜索资源列表
application_of_special_person_on_ASR_for_the_contr
- 常用的说话人识别方法有模板匹配法、统计建模法、联接主义法(即人工神经网络实现)。考虑到数据量、实时性以及识别率的问题，采用基于矢量量化和隐马尔可夫模型(HMM)相结合的方法。 说话人识别的系统主要由语音特征矢量提取单元(前端处理)、训练单元、识别单元和后处理单元组成，
0-9(Speech-Recogenition)用matlab仿真0到9十个数字的语音识别
- 用matlab仿真0到9十个数字的语音识别 1、对语音的WAV文件和LAB文件进行处理，产生十个文件，每个文件对应于一个数字，存贮着该数字的波形文件。（shujuzhengli.m） 2、分别利用上面十个文件训练出十个HMM模板，具体方法是：首先将语音的波形文件分帧，以128个点为一帧，帧移为64，每一帧通过mfcc.m计算出13个系数，随着波形的长度不同，一个语音文件可以计算得到13*N个系数，截取13*15的矩阵（mfcc系数）用作训练数据。一般一个HMM模板用20组mfcc系数
DTW
- DTW（Dynamic Time Warping，动态时间归整）算法，该算法基于动态规划（DP）的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别中出现较早、较为经典的一种算法。用于孤立词识别，DTW算法与HMM算法在训练阶段需要提供大量的语音数据，通过反复计算才能得到模型参数，而DTW算法的训练中几乎不需要额外的计算。所以在孤立词语音识别中，DTW算法仍然得到广泛的应用。 -DTW (Dynamic Time Warping, dynamic time warping) algorithm
speech-recogniton-by-using-DTW
- train程序能进行语音模板训练，test来用识别，即模板匹配的过程，采用DTW算法，通过反复训练模板能有较高的识别率-run train.m for templats training,and test.m for templates matching by using DTW.
hmmrecongition
- 基于HMM的语音识别系统的MATLAB仿真，采用多数据同时训练法训练模板-Speech recognition system based on HMM of MATLAB simulation, using much data at the same time training method training template
DTW
- 语音识别算法，用于语音识别中计算训练好的模板与输入语音之间的差别-Speech Recognition DTW algorithm
DTW
- 在孤立词语音识别中，最为简单有效的方法是采用DTW（Dynamic Time Warping，动态时间归整）算法，该算法基于动态规划（DP）的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别中出现较早、较为经典的一种算法，用于孤立词识别。HMM算法在训练阶段需要提供大量的语音数据，通过反复计算才能得到模型参数，而DTW算法的训练中几乎不需要额外的计算。所以在孤立词语音识别中，DTW算法仍然得到广泛的应用。 本程序是DTW算法的实现-In isolated word speech recog
DTW
- 在孤立词语音识别中，最为简单有效的方法是采用DTW（Dynamic Time Warping，动态时间归整）算法，该算法基于动态规划（DP）的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别中出现较早、较为经典的一种算法，用于孤立词识别。HMM算法在训练阶段需要提供大量的语音数据，通过反复计算才能得到模型参数，而DTW算法的训练中几乎不需要额外的计算。所以在孤立词语音识别中，DTW算法仍然得到广泛的应用。-In isolated word speech recognition, the mos
SpeechRec
- 在孤立词语音识别中，最为简单有效的方法是采用DTW（Dynamic Time Warping，动态时间归整）算法，该算法基于动态规划（DP）的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别中出现较早、较为经典的一种算法，用于孤立词识别。HMM算法在训练阶段需要提供大量的语音数据，通过反复计算才能得到模型参数，而DTW算法的训练中几乎不需要额外的计算。所以在孤立词语音识别中，DTW算法仍然得到广泛的应用。-Isolated word speech recognition, the most s
ningteng
- 有均匀线阵的CRB曲线，语音信号的采集与处理，数字信号处理课设，通过反复训练模板能有较高的识别率。- There ULA CRB curve, Acquisition and Processing of the speech signal, digital signal processing class-based, Through repeated training uSPoVgPlate have higher recognition rate.
faipou_v20
- 通过反复训练模板能有较高的识别率，语音信号的采集与处理，数字信号处理课设，MIMO OFDM matlab仿真。- Through repeated training SSRuDcOlate have higher recognition rate, Acquisition and Processing of the speech signal, digital signal processing class-based, MIMO OFDM matlab simulation.
jaojun_v59
- 通过反复训练模板能有较高的识别率，借鉴了主成分分析算法（PCA），完整的基于HMM的语音识别系统。- Through repeated training vBJDUUflate have higher recognition rate, It draws on principal component analysis algorithm (PCA), Complete HMM-based speech recognition system.
genglang
- 小波包分析提取振动信号中的特征频率，完整的基于HMM的语音识别系统，通过反复训练模板能有较高的识别率。- Wavelet packet analysis to extract vibration signal characteristic frequency, Complete HMM-based speech recognition system, Through repeated training yQnfuphlate have higher recognition rate.
lenpeng
- 在matlab环境中自动识别连通区域的大小,通过反复训练模板能有较高的识别率，语音信号的采集与处理，数字信号处理课设。- Automatic identification in the matlab environment the size of the connected area, Through repeated training TNkAiUSlate have higher recognition rate, Acquisition and Processing of the spee
jing
- 最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，通过反复训练模板能有较高的识别率，语音信号的采集与处理，数字信号处理课设。- Maximum Likelihood (ML) criteria and maximum a posteriori (MAP) criterion, Through repeated training hYAWUCalate have higher recognition rate, Acquisition and Processing of the speech si
svm
- SVM支持向量机算法做语音识别的详细仿真实现代码,需要自己准备语音库，依次训练出模板，包含附加调用的函数库在内，欢迎和做语音识别，说话人识别的朋友交流-SVM support vector machine algorithm to do the detailed simulation of voice recognition to achieve the code, you need to prepare their own voice library, followed by training
HMM_matlab
- 这是基于隐马尔可夫模型的连续语音识别代码，不同于dtw,这是个完整的工程，我把需要的voicebox也放进去了，一共用到9个子函数，包括模板的训练算法何识别算法，是完全可以使用的。-This is based on the hidden Markov model of continuous voice recognition code, different the dtw, which is a complete project, I need to put the voicebox into
语音识别最新
- 用matlab仿真神经网络语音识别系统，里面用的是数字0-9作为训练模板，神经网络匹配模式(use the matlab to simulate word recognition system with neural network)
dtw
- 可以用来实现dtw。在孤立词语音识别中，最为简单有效的方法是采用DTW（Dynamic Time Warping，动态时间归整）算法，该算法基于动态规划（DP）的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别中出现较早、较为经典的一种算法，用于孤立词识别。HMM算法在训练阶段需要提供大量的语音数据，通过反复计算才能得到模型参数，而DTW算法的训练中几乎不需要额外的计算。所以在孤立词语音识别中，DTW算法仍然得到广泛的应用。(Can be used to implement DTW)