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TA的源代码 (6)
基于MFCC和LPCC的说话人识别
3.7分
MFCC参数和LPCC参数是说话人识别中两种最常用的特征参数，研究了MFCC和LPCC参数提取的算法原理及差分倒谱参数的提取方法，采用MFCC、LPCC及其一阶、二阶差分作为特征参数，通过k均值算法与三层BP神经网络来进行说话人识别。实验结果表明，该方法可以有效提高识别率，同时也验证MFCC参数的鲁棒性优于LPCC参数
duandian 0 0
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HMM模型语音识别源码
4.2分
基于CHMM模型的语音识别系统，能很好的实现汉语语音识别功能。
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学生成绩管理系统
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能够按学号、按性别、按班级查询。查询方式可以自己补充。 能够统计每个学生的平均成绩、总成绩、并可以按平均成绩和总成绩进行排序（排序的方法很多，大家应该上网多查查排序的方法，并比较各个排序方式的好坏），并在屏幕上打印排序结果。 能够修改、删除、添加学生的信息。系统的各个功能模块要求用函数的形式实现。在主函数里通过菜单来调用各个函数。 用链表或数组来存储班级学生。
duandian 0 0
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HMM训练算法
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隐马尔柯夫模型(HMM)的传统训练方法——Baum-Welch算法只能得到一个局部最优模型,从而影响
最终的识别率。对于CHMM,分段K 平均方法来取得一个初始值可以解决这一问题,但对DHMM却改进不大。
而基于全局搜索的进化计算的一个重要特点便是可以得到次优解乃至全局最优解。本文把进化计算引入到
DHMM的训练中去,提出一种改进的进化训练方法,实验结果表明,这种训练方法初具了全局搜索和快速收敛
的特点,得到的模型优于传统方法和直接用进化计算所得的模型,提高了系统的识别率。
duandian 2 0
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语音识别模型hmm
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关于非特定人的语音识别代码，用c语言编写，可以移植到各种嵌入式平台，采用HMM模型，包含前向，后向，维特比算法等详细代码，运行通过，可以用，适合初学者，有助于语音识别的开发。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
duandian 1 0
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语音识别的硕士论文
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首先对语音信号的预处理和特征提取问题进行了讨论,提取了三个有效的语音识别特征参数—LPC系数、LPC倒谱系数和Mel频率倒谱系数(MFCC);其次着熏讨论了语音识别中常用的两种识别方法—基于模板匹配的DTW和基于统计膜型的HMM在语音识别中的应用,分别讨论了各自的模型训练和识别的方
法,对HMM在实际应用中的一些具体问题也进行了讨论;最后对常规HMM提出了一些改进方法,包括显式状态驻留和随机分段模型(SM),重点讨论了SM在
语音识别中的训练和识别方法,并通过一个孤立数字语音识别系统验证了其比常规HMM更能描述语音信号的特征。
duandian 0 0
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没有更多了~