声纹识别技术，形象的说法就是说话人识别技术。它是根据人在说话时产生的波形，以及波形中反映人类心理和生理的特征参数来判断说话人的身份的技术。本文所研究的是与文本有关的说话人确认系统。比较了基于声道的线性预测倒谱系数(LPCC)和基于听觉特性的MEL频率倒谱系数(MFCC)参数特征，得出MFCC对环境存在更高的鲁棒性。并运用了隐形马尔可夫模型(HMM)在MATLAB上实现了语音数字的识别仿真。本实验系统的识别率达到了90%，验证了HMM模型识别的准确性。
2021-01-29 14:11:17
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MFCC梅尔倒谱参数及matlab代码
内容：1. Mfcc梅尔倒谱参数参数知识
2. mfcc的matlab代码
2019-12-21 21:59:44
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MFCC特征提取过程：
1）先对语音进行预加重、分帧和加窗：
2）对每一个短时分析窗，通过FFT得到对应的频谱；
3）将上面的频谱通过Mel滤波器组得到Mel频谱；
4）在Mel频谱上面进行倒谱分析
2019-12-21 21:53:28
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利用matlab计算语音信号的倒谱，并从中把语音信号的声门激励信号和声道激励信号分离，分别得到声门激励信号的频谱和声道激励信号频谱。
2019-12-21 21:42:29
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基于Matlab的声纹锁，利用MFCC作为特征，利用VQ矢量量化方法进行数据处理，再结合欧式距离做模式匹配，最终实现文本相关的声纹锁。
2019-12-21 21:22:20
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