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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说话人识别（Speaker Recognition，SR），又称声纹识别（Voiceprint Recognition,VPR），顾名思义，即通过声音来识别出来“谁在说话”，是根据语音信号中的说话人个性信息来识别说话人身份的一项生物特征识别技术。便于比较，语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）是通过声音识别出来“在说什么”。为了简便，后文统一称为VPR。传统的
# 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 -
原创
2024-04-13 06:54:33
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# 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 |
|------|
原创
2024-08-15 09:37:31
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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
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2024-05-05 17:45:09
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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
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2024-08-10 18:45:28
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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
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2024-02-29 23:25:14
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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
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2024-03-15 11:59:47
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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
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2024-02-19 14:26:13
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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.
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2024-02-02 06:47:00
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语义匹配语义匹配是NLP的一项重要应用。无论是问答系统、对话系统还是智能客服，都可以认为是问题和回复之间的语义匹配问题。这些NLP的应用，通常以聊天机器人的形式呈现在人们面前，目标是通过对话的上下文信息，去匹配最佳的回复。因而，让聊天机器人完美回复问题，是语义匹配的关键目标。作为国内乃至国际上领先的NLP技术团队，百度在NLP领域积极创新、锐意进取，在聊天机器人的回复选择这个关键NLP任务上，提出
1.GMM高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）,是一种业界广泛使用的聚类算法。K-means算法可以被视为高斯混合模型（GMM）的一种特殊形式。1.1.高斯分布高斯分布（Gaussian distribution）有时也被称为正态分布（normal distribution）。 概率密度函数公式如下：参数 μ 表示均值，参数 σ 表示标准差。1.2.高斯混合模型指包含多个高
这是一篇写于2010年的说话人识别综述，既有传统模型的识别，又包括新兴起的深度神经网络模型，其中的识别流程和前沿问题直到今天依然适用。1摘要 这是一个关于自动识别说话人的综述，重点介绍与文本无关的识别技术。详细解释各种技术的原理，以及评价说话人识别系统的标准。2.前言 &
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2024-10-21 06:59:47
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在kaldi说话人识别示例（egs/sre10,egs/sre16）中，数据总共有两大类，一是训练集（training），二是评估数据集（evaluation）。对于评估数据集又分为两类，一是用来注册（enrollment）的数据集，二是测试（test）集。一、训练集的准备训练集需要准备的文本文件是三类：spk2utt, utt2spk以及wav.scp1 spk2utt 是说话人id（记作spk
目录问题背景算法开发和评价一个异常检测系统异常检测与监督学习对比 选择特征误差分析多元高斯分布使用多元高斯分布进行异常检测参考文献问题背景异常检测：假如你要进行一个飞机引擎异常检测，需要检测新生产的发动机是否正常。使用的feature为产热，震动程度等等。如下图，我们可以很直观的看出异常检测的思想：那些远离主体分布的点，我们就把它们当作异常点来处理。在蓝色圈内的数据属于该组数据的可能性较
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2024-01-30 11:19:52
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# Python对话录音识别说话人指南
在当前的技术背景下，语音识别和说话人识别已经成为越来越重要的应用场景。特别是在处理对话录音时，能够识别不同的说话人，不仅能够提高数据分析的效果，还能增强用户体验。本文将带你逐步实现“Python将对话录音识别说话人”的功能。
## 流程概述
下面是整个任务的流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装必要的库
原创
2024-09-17 06:18:06
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目录：http://aias.top/音频搜索 - 声纹搜索声纹识别所谓声纹(Voiceprint)，是用电声学仪器显示的携带言语信息的声波频谱。人类语言的产生是人体语言中枢与发音器官之间一个复杂的生理物理过程， 人在讲话时使用的发声器官--舌、牙齿、喉头、肺、鼻腔在尺寸和形态方面每个人的差异很大，所以任何两个人的声纹图谱都有差异。 声纹识别(Voiceprint Recognition, VPR
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2024-01-05 14:21:26
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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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1 简介说话人识别又称声纹识别,是由计算机利用语音勃兴中所包含的反映特定说话人生理和行为特征的语音特征参数来自动识别说话人身份的技术.Mel频率倒谱系数(MFCC)分析着眼于人耳的听觉特性,依据听觉试验结果来分析语音得倒谱,获取较高的识别率和较好的噪声鲁棒性.本文通过对MFCC特征参数的提取过程的介绍,提出了一种基于MFCC的说话人识别算法.2 部分代码function [x1,x2]=vad1(
原创
2022-04-10 18:03:44
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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
原创
2022-05-31 19:55:20
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