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HMMtring
- HMM的学习问题和解码问题研究 这一模型逐渐被应用到很多领域， 如语音识别、基因关联分析和基因识别、文字识别、图象处理、目标跟踪和信号处理等。 隐马氏模型需要解决三个问题:学习问题、识别问题和解码问题。
BPANN
- BP神经网络用于语音信号识别，一定会对你的学习和工作很有帮助-This matlab code used to recognize the voice signal by ANN.It must be useful and helpful for your study.
BP
- BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类 4类数据data1、data2、data3、data4。 通过自编BP网络进行信号识别。 同时加以改进，附加栋梁和边学习率学习算法。-The BP neural network of data classification-voice characteristic signal classification Four kinds of data, data2, data3 data1, data4. Through the editi
Speech-Emotion-Recognition
- 基于主成分分析法和反向传输神经网络的语音情感识别 摘要——语音信号中包含着丰富的情感信息，尤其是语义信息。快乐、愤怒、厌恶、恐惧、悲伤，这五种基本情感是经过一个受认可的框架讨论和公认的，这个框架包括主成分分析法和BP神经网络。通过PCA从43种候选参数中筛选出11种参数作为确定某种特定的情感类别的标准。实验采用两种神经网络模型，One Class One Network 和 All Class One Network，并进行比较。实验结果表明，其可靠性达52 ~62 ，这说明用这种框架来识别
yuyintezheng
- 通过神经网络实现语音的信号分类识别。BP神经网络的数据分类-语音特征信号分类-Through the neural network to achieve the classification and recognition of speech signals. BP neural network data classification- voice feature signal classification
Speech-signal-classification-
- 语音特征信号识别是语音识别研究领域中的一个重要方面,一般采用模式匹配的原理解 决。语音识别的运算过程为:首先,待识别语音转化为电信号后输入识别系统,经过预处理后用数学方法提取语音特征信号,提取出的语音特征信号可以看成该段语音的模式。然后将该段语音模型同已知参考模式相比较,获得最佳匹配的参考模式为该段语音的识别结果.-Speech characteristic signal recognition is an important aspect in the field of speech re
classification-of-Speech-signal-
- 语音特征信号识别是语音识别研究领域中的一个重要方面,一般采用模式匹配的原理解 决。语音识别的运算过程为:首先,待识别语音转化为电信号后输入识别系统,经过预处理后用数学方法提取语音特征信号,提取出的语音特征信号可以看成该段语音的模式。然后将该段语音模型同已知参考模式相比较,获得最佳匹配的参考模式为该段语音的识别结果-Recognition is the speech characteristic signal in the field of speech recognition is an i
voice-recognition
- 3、语音特征提取与分类 首先, 待识别语音转化为电信号后输入识别系统, 经过预处理后用数学方法提取语音特征信号, 提取出的语音特征信号可以看成该段语音的模式。-3, the voice feature extraction and classification First, to be recognized voice into electrical signals input recognition system, after pretreatment with a mathematica
combing-mutil-paramters-
- 多特征参数混合的语音信号处理，主要应用于语音识别-singal processing based on combeining mutil parmetars for speech recogntion
chapter1
- BP神经网络，用于语音信号的识别和分类，效果不错。-BP neural network for identification and classification of the speech signal, the effect is good.
BP
- 使用BP神经网络对语音特征信号进行分类和识别-Characteristics of speech signal using BP neural network for classification and recognition
spkID
- 利用mFCC特征提取算法进行语音信号的特征提取，然后利用ＧＭＭ识别出特征人，计算目标得分，程序效果ＯＫ。(The extraction algorithm for feature extraction of speech signal using mFCC features, and then use GMM to identify a specific target, calculate the score, the effect of OK program.)