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基于GMM的说话人识别.zip - 语音识别是近年来发展非常迅速的一项计算机智能技术,广泛应用在语音控制、身份识别等多个领域。本次项目主要研究语音识别的预处理过程和特征参数的提取环节。通过对原始语音信号进行预加重和分帧、加窗,滤除低频干扰,提升对语音识别有用的部分,消除了部分噪音和失真。预处理之后进行信号的特征提取,主要选取了短时平均过零率和MFCC两个特征参数,应用matlab软件绘制波形图并提取特征参数矩阵,为之后的语音信号的识别打下了基础。
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test5.rar - 对语音信号进行时频分析,分别采用短时傅里叶变换、gabor变换、Wigner-Ville分布、小波变换进行时频分析 内含matlab时频分析工具包
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