本文主要对基于GMM/HMMs的传统语音识别系统做一个整体介绍。Outline:识别原理统计学模型系统框架首先需要说明本文讨论的对象是连续语音识别（Continuous Speech Recognition, CSR），意味着基于DTW（动态时间规整）的孤立词识别（Isolated Word Recognition）不在讨论范围内（out-of-date）。同时，整篇围绕自动语音识别解码过程（识别
1 简介目前，针对说话人识别而提出的新的识别技术层出不穷，如结合 GMM-UBM 结构与支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）的技术、基于得分规整技术的 HNORM、ZNORM 和 TNORM 技术、潜伏因子分析（LatentFactorAnal⁃ysis，LFA）技术、应用于说话人识别的大词汇表连续语音识别（LargeVocabularyContin
原创
2022-05-30 21:18:03
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最近用python做了VQLBG的说话人识别实验，记录一下。若是有错恳请指出。矢量量化的基本原理将若干个标量数据组成一个矢量(或者是从一帧语音数据中提取的特征矢量)在多维空间给予整体量化，从而可以在信息量损失较小的情况下压缩数据量。矢量量化有效地应用了矢量中各元素之间的相关性，因此可以比标量量化有更好的压缩效果。设有个维特征矢量(在维欧几里德空间中)，其中第个矢量可记为：可被看作是语音信号中某帧参
1 简介实现了一个基于高斯混合模型(GMM)的说话人辨识系统.GMM是用多个高斯分布的概率密度函数的组合来描述特征矢量在概率空间的分布状况,不同的说话人对应了不同的GMM.模型的训练采取了极大似然估计(ML)的EM方法.并在不同的数据集上实验,得到了好的结果.为了说明基于非线性变换 GMM 模型的说话人识别方法，首先必须介绍一下 GMM 模型以及传统的基于&
原创
2021-11-18 12:55:15
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文章目录1.功能演示2.核心matlab代码3.2021年12月2日更新（开源matlab源码）3.1 资源获取3.2 如何使用3.3 算法流程图及介绍 1.功能演示1.添加说话人 2.删除说话人 3.识别说话人，如果是系统内人员，显示开锁，如果是系统外人员，则不予开锁 算法准确率96%以上。 录制不全，只能显示30s ~_~!2.核心matlab代码部分核心代码function varargo
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2023-08-22 17:31:23
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# 实现Python说话人识别
## 流程图
```mermaid
graph LR
A[准备语音数据集] --> B[数据预处理]
B --> C[模型训练]
C --> D[模型评估]
D --> E[应用部署]
```
## 任务流程步骤
```mermaid
flowchart TD
A(准备语音数据集) --> B(数据预处理)
B -
# Python说话人识别入门指南
说话人识别是语音处理中的一个重要领域。通过识别说话人的声音，我们能够进行身份验证等多种应用。本文将向初学者介绍如何使用Python实现说话人识别的基本流程，详细介绍每一步所需的代码及其注解。
## 整体流程
首先，我们将整体流程简化为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|
1 简介说话人识别是利用说话人的语音信号的特征同预先提取的说话人语音特征相比较来确定或鉴别说话人的身份。它涉及到说话人发音器官上的个性差异、发音声道之间的个性差异、发音习惯之间的个性差异等不同级别上的差异，因此，说话人识别是交叉运用心理学、声学、语音学、人工智能、数字信号处理、信息理论、模式识别理论、最优化理论、计算机科学等知识的综合性课题。本章节对说话人识别系统基本组成、说话人识别的
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2022-05-31 19:55:20
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一、简介1 高斯混合模型概述高斯密度函数估计是一种参数化模型。高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是单一高斯概率密度函数的延伸，GMM能够平滑地近似任意形状的密度分布。高斯混合模型种类有单高斯模型（Single Gaussian Model, SGM）和高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）两类。类似于聚类，根据高斯概率密度函数（Probability Density Function, PDF）参数不同，每一个高斯模型可以看作一种类别，
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2022-04-08 10:28:47
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一、简介1 高斯混合模型概述高斯密度函数估计是一种参数化模型。高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是单一高斯概率密度函数的延伸，GMM能够平滑地近似任意形状的密度分布。高斯混合模型种类有单高斯模型（Single Gaussian Model, SGM）和高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）两类。类似于聚类，根据高斯概率密度函数（Probability Density Function, PDF）参数不同，每一个高斯模型可以看作一种类别，
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2021-08-13 09:08:26
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一、简介1 高斯混合模型概述高斯密度函数估计是一种参数化模型。高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是单一高斯概率密度函数的延伸，GMM能够平滑地近似任意形状的密度分布。高斯混合模型种类有单高斯模型（Single Gaussian Model, SGM）和高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）两类。类似于聚类，根据高斯概率密度函数（Probability Density Function, PDF）参数不同，每一个高斯模型可以看作一种类别，
原创
2021-08-20 16:38:44
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CN-Celeb 无约束条件说话人识别的中文语音数据集数据源：http://www.openslr.org/82/项目源：http://cslt.riit.tsinghua.edu.cn/mediawiki/index.php/CN-Celeb文献：Fan Y, Kang J, Li L et al. CN-CELEB: a challenging Chinese speaker recognit
说话人识别领域的研究所面临的挑战背景噪声问题，跨信道问题，多说话人分割聚类，多模态识别，短语音问题，语音的长时变换问题，耳语音以及其他各种实际应用环境下的鲁棒性问题等。说话人识别技术研究的核心是解决训练与测试之间的失配问题，这种失配也称作会话变异（Session Variability）导致训练和测试之间差异的因素主要分为两大类：说话人差异，如声道差异、发音特点、说话人风格等，这是对说话人识别有用
语音或语音识别软件帮助用户在麦克风的帮助下将口头语音转换为书面文本。该软件主要应用于医疗领域，并逐渐受到其他行业的欢迎。它有助于提高生产力，大大减少时间，通常采取的转录。它对身体残疾的人或那些患有认知障碍的人有很大的帮助。然而，它确实有一些错误，但相对而言，它比手工创建的文本要少得多。这些是十大最有效的语音识别软件，是“业内最好的”。最佳语音识别软件 \ 比较（全部）1.龙自然
1.自动说话人识别的目的是什么？它主要可分为哪两类？说话人识别和语音识别的区别在什么地方？在实现方法和使用的特征参数上和语音识别有什么相同点和不同点？ 答：说话人识别就是从说话人的一段语音中提取出说话人的个性特征，通过对这些个人特征的分析和识别，从而达到对说话人进行辨认或者确认的目的。它主要可分为：自动说话人确认和自动说话人辨认。说话人识别与语音识别的区别在于：它不注重包含在语音信号中的文字符号以
1.分类2.研究方向说话人识别研究方向主要有三个：语音信号参数化：即提取音频特征spectral features，目前主流研究都采用MFCCs系数，以及其Δ和ΔΔ系数(即时间上的一阶导数和二阶导数)。什么是MFCC系数以及如何提取可以看这个博客：语音特征提取: 看懂梅尔语谱图(Mel-spectrogram)、梅尔倒频系数(MFCCs)的原理模式匹配: 即从上一步得到的语音参数中提取出该说话人的
前面笔者花了数讲的时间讲解了基于神经网络和深度学习模型的自然语言处理技术，对深度学习在常规的文本序列模型中有了一个基本的了解。本节笔者要给大家介绍序列模型的一个新的应用领域——自动语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR），也可以简称为语音识别。说新领域也有点夸张，因为语音识别可以作为一种广义的自然语言处理技术，是
文章题目： VoxCeleb: a large-scale speaker identification dataset VoxCeleb2: Deep Speaker Recognition文章地址： http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/publications/2017/Nagrani17/nagrani17.pdf http://www.robots.ox.ac.
1.基础知识 语音识别技术就是让机器通过识别与理解把语音信号转换为相应的文本或命令的技术。 语音识别的难点：地域性、场景性、生理性、鸡尾酒问题（多人）。 语音识别任务分类：孤立词识别、连续词识别。&
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2023-08-21 20:28:42
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本文的主题是高斯混合模型（GMM），GMM与最大期望（EM）方法有很大的联系，而在GMM的求解过程中使用了极大似然估计法一、极大似然估计我们先来复习一下极大似然估计法是怎么进行的,来看一个的经典实例问题：设样本服从正态分布 ，则似然函数为 试估计参数 与 的值 其中 是样本，也就是说这个函数
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2023-10-08 10:59:14
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