safjfd.rar - 首先分析了典型说话人识别系统的各关键技术，详细分析了矢量量化技术在
说话人识别中的应用，研究了码本训练算法以及说话人判别算法，对算法中各参
数值的选取进行了讨论 其次根据系统的需求建立一个小的语音库，录制语音信
号，并对采集的语音信号进行预处理，检测语音信号的起始端点 在MATLAB
环境下仿真说话人识别系统，验证系统设计方案的可行性:特征提取阶段，提取
语音信号的12阶美尔倒谱系数以及各阶倒谱系数对应的1阶差分倒谱系数，在
训练阶段，采用分裂法和GLA算法相结合的矢量量化技术训练说话人的码本，
识别阶段采用闽值判定的方法。仿真结果表明该识别算法可达较高的识别率。
设计说话人训练和识别(模式匹配)加速器:对特征参数进行转换，变浮点
形式为定点形式，作为加速器设计和验证数据。,2009-10-11 15:08:35,下载32次
melmfcc.rar - 从说话人的语音信号中提取说话人的个性特征是声纹识别的关键。主要介绍语音信号特征提取方法中的Mel倒谱系数
,2009-09-23 13:24:14,下载78次
speakerrecognization.rar - 摘要说话人识别在自动身份鉴别方面具有重要的现实意义。文章在分析了说话人识别实现的可行性基础上*提
出采用长时线性预测倒谱 +,--.,)系数和矢量量化 /0)模型的不依赖于文本的说话人识别方法，并成功地应用于
一个数据库查询系统中。,2009-09-23 13:21:02,下载20次
mfccandvc.rar - 文章介绍的说话人识别系统，采用能够反映人对语音的感知特性的9(:频率倒谱系数（9(: <+(=>(2/?8(’0+):
81(..-/-(20@，9<88）作为特征参数，同时考虑到特征参数各维分量对于不同说话人的区分程度，采用加权的办法进行矢
量量化。,2009-09-23 13:19:29,下载29次
GMM.rar - :高斯混合模型(GMM)是一种经典的说话人识别算法，本文在实现其算法的同时，主要模拟了不同噪声环境情况下高斯混合模型
(GMM)的杭嗓声性能，得到了一些有益结论。
,2009-09-23 13:16:23,下载151次
MFCC.rar - 为了实现高速语音特征参数的提取，在分析了美尔频率倒谱特征参数提取算法的基础上，提出了算法的硬件
设计方案，介绍了各模块的设计原理。该方案增加了语音激活检测功能，可对语音信号中的噪音帧进行检测，提高了特征参
数的可靠性。,2009-09-23 13:14:29,下载51次
20090918.rar - 在实时平台上,高斯混合模型(GMM)具有计算有效性和易于实现的优点。最大似然规则中,模型参数不
断更新,但由于爬山特征,任意的原始模型参数估计通常将导致局部最优 遗传算法(GA)适于求解复杂组合优化问
题及非线性函数优化。提出了基于说话人识别的可以解决GMM局部最优问题的GMM/GA新算法,实验结果表明,
提出的GMM/GA新算法比纯粹的GMM算法能获得更优的效果。
,2009-09-23 13:09:14,下载109次