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inithmm
- 基于hmm模型的语音识别的结构参数初始化的源代码-based on the model of the structure of Speech Recognition parameters initialization source code
MatlabSpeechToolbox
- 本工具箱可配合语音数据库使用，用于计算线性预测语音模型的参数，语音声调转换，语音自动解析分解，语音语速变换及更改发音的重音，音量，清晰度等。配套图书《Speech Processing and Synthesis Toolboxes》已经出版，翻译进行中！ -the Toolbox can be used with voice database used in the calculation of linear prediction model parameters voice, Voice
vqRecognition
- 说话人识别程序特征参数为MEL倒谱，模型为VQ量化
getparam
- HMM模型中参数计算的方法,包括前向概率,后向概率等用M语言来实现,已经调试通过
123456
- 通过分析语音特征参数的特点和说话人识别的基本方法，利用 DSP的硬件平台，以线性预测倒谱系数为 特征参数提取算法以及 隐马尔可夫模型为建模算 法，实现 电子语音锁 的系统设 计。实验 结果表 明系统在 内部模 型 数小于 1O时识别精度高 ，达到 安全保 密的要求。
speaker_identification
- 这是小弟在实验室做的说话人身份识别程序，采用MFCC参数提取，并建立GMM模型来进行识别。希望会对大家有帮助。
imskpe-1.0beta7-win32-full
- klatt共振峰语音合成器，可以修改模型参数达到修改合成语音音质的目的。该程序采用gtk开发，可跨平台使用-Formant voice synthesizer, model parameters can be amended to meet the synthetic voice quality purposes. The program uses gtk development, the use of cross-platform
arma.rar
- ARMA模型建立程序，给出自相关序列，指定ARMA模型的P阶，Q阶参数，得出相应的参数值 function [bq ,ap]=armahat(rx,p,q),ARMA model for the establishment of procedures, to come from related sequences, designated the P-order ARMA model, Q-order parameters, the corresponding parameter value
mydtw
- 基于MFCC算法建立的参数模型，然后用DTW算法进行模型匹配，从而实现语音识别的作用~-MFCC algorithm based on parameters established model, and model matching using DTW algorithm to achieve the role of speech recognition ~
1003
- 这个关于语音识别的文章，介绍了HMM模型的参数优化的 问题，以及HMM模型的孤立字识别中的应用。-This article on speech recognition, introduced the HMM model parameter optimization, as well as isolated word HMM model to identify the application.
lpcy
- 。LPC分析是进行语音分析的有效技术之一,它提供了1 组简洁的模型参数,这组参数能够比较精确地表征语音信号的频谱幅度, 而且获得这些参数所需的计算量相对较小-. LPC analysis is an effective voice analysis technologies, which provides a concise group of model parameters, which can be more precise set of parameters that characteri
jiyushilianglianghuadeshuohrshibe
- 基于矢量量化的说话人识别本文从语音信号的预处理开始分析， 主要研究了特征参数的选择、提取、及识别算法，应用全极点模型，提取了语 音信号的线性预测倒谱系数和美尔倒谱系数，并进一步获得其一阶差分，将倒 谱系数与其一阶差分结合在一起形成新的特征参数。在识别算法方面，本文对 矢量量化的方法进行了研究，用Matlab语言实现了说话人识别系统的仿真与验 证。实验证明这种参数与单纯的线性预测倒谱系数和美尔倒谱系数相比更为有 效。- speech paper，help you study
hmm
- hmm语音识别程序，能根据参数，训练模型和计算出模型距离，对于学习和编写有关隐马尔科夫语音识别程序很有帮助-hmm speaker recognition program，use it you can directly write an hmm program easly.
mpelpc
- 此方案基于全极点语音产生模型，编码过程简述如下：首先通过线性预测分析方法提取声道滤波器参数；其次通过合成分析法确定最佳激励矢量；最后将滤波器参数和最佳激励矢量进行编码传输。-This program is based on all-pole speech production model, the encoding process summarized as follows: First, by linear prediction analysis to extract channel filt
GSM_full_rate.RAR
- 长期预测(LTP)与规则脉冲激励(RPE),而全速率编解码器就被称为RPE-LTP线性预测编码器。 输入至RPE-LTP编码器的数据为包括160个采样值的20ms语音,每一个采样值都拥有13位精度。数据首先通过预加重滤波器来提高信号的高频分量,以获得更好的传输效率。滤波器一般还消除信号上的任何偏移以简化进一步的计算。 正如前面所提到的,语音产生模型可看成是空气通过一组不同大小的圆柱体。短期分析级采用自动相关来计算与模型所用的8个圆柱体有关的8个反射系数,同时采用一种称为S
EM_init_kmeans
- 高斯混合模型参数初始化程序，在对高斯混合模型的建立之前采用KMEANS算法进行初始化-Gaussian mixture model parameter initialization procedure, in the Gaussian mixture model is initialized before the algorithm used KMEANS
Histogram-model-based-on-nonparametric-robust-spea
- 基于非参数直方图模型的鲁棒说话人识别算法-Histogram model based on nonparametric robust speaker recognition
htkbook
- 该书详细介绍了语音识别工具箱htk的使用方法和隐马尔科夫模型用于语音识别的原理，对工具箱中各个主要函数的原理及参数说明都有详细的说明。-The book details the use of speech recognition toolkit htk methods and hidden Markov models for speech recognition in principle, each of the major functions of the toolbox to the pri
speech-emotion-recognition-system
- gmm模型下的语音情感识别系统，GMM只是一个数学模型，只是对数据形态的拟和，但是和你所看到的数据分布存在出入也是正常的，因为用EM估计GMM的那些参数时，一般假设我们所得到的数据是不完备的（也就是说假设我们看到的数据分布不是真正的分布，它在运算时把那部分丢失或者叫隐藏的数据“补”上了）-gmm model speech emotion recognition system, GMM is a mathematical model, but fitting the data form, but
DTW
- 在孤立词语音识别中，最为简单有效的方法是采用DTW（Dynamic Time Warping，动态时间归整）算法，该算法基于动态规划（DP）的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别中出现较早、较为经典的一种算法，用于孤立词识别。HMM算法在训练阶段需要提供大量的语音数据，通过反复计算才能得到模型参数，而DTW算法的训练中几乎不需要额外的计算。所以在孤立词语音识别中，DTW算法仍然得到广泛的应用。-In isolated word speech recognition, the mos