使用 PyTorch 框架使用 CRNN 和 CTC 损失进行多位序列识别 训练结果 测试结果

matlab 生成代码 调用 性别识别软件使用说明 环境建立 将主目录下的rastamat工具箱和sap-voicebox工具箱添加到MATLAB路径中 将主目录下Gama文件夹添加到MATLAB路径 需要MATLAB2018b或者MATLAB Runtime9.4 使用方法 环境建立后，双击运行Gender_Recognition.mlapp 或者在MATLAB中打开运行 代码结构 顶层文件：Gender_Recognition.mlapp 调用文件： GFCC_result.m 基于GMM的GFCC，其中输出参数result为返回结果（0表示识别结果为女，1为男）,输入参数x1为经过预处理和vad的语音信号，fs为采样率，GMM_chinese是GMM模型 GFCC.m 用于提取GFCC特征 lmultigauss.m 用于计算输入特征在模型中的可能性，输出是一个负值，直接与另外一个输出比较大小即可。 PLP_result.m 基于GMM的PLP，其中输出参数result为返回结果（0表示识别结果为女，1为男）,输入参数x1为经过预处理和vad的语音信号，fs为采样率，GMM_ch

手势识别 基于tensorflow2.0 + opencv + CNN实现0-9手势识别 请查看我的CSDN以获取详细信息

matlab的人脸识别程序，包括GUI的设计 使用:把人脸库的路径修改一下，然后直接运行faceGUI即可。 模型比较简单，大家可以优化一下再用 对应的blog地址：http://blog.csdn.net/light_lj/article/details/26703959

在本文中，我们将深入探讨如何使用MATLAB实现语音识别算法，这一技术在现代通信、智能家居、自动驾驶等领域有着广泛应用。MATLAB作为一个强大的数值计算和数据可视化平台，为语音处理提供了丰富的工具箱和函数，使得开发这样的系统变得相对容易。 我们要理解语音识别的基本流程。它通常包括以下几个步骤： 1. 预处理：这部分涉及到语音信号的采集，噪声去除，预加重（Preemphasis）等。预加重是一种提升高频成分的技术，有助于消除人声的频率响应不平坦现象。 2. 分帧与窗函数：将连续的语音信号切分成固定长度的帧，并应用窗函数（如汉明窗或海明窗）以减少帧间干扰。 3. 声谱分析：通过快速傅里叶变换（FFT）对每帧进行分析，得到频域表示，即梅尔频率倒谱系数（MFCC）。MFCC是一种模拟人类听觉特性的特征提取方法，能有效压缩频谱信息。 4. 特征提取：从声谱图中提取关键特征，如MFCC系数、delta和delta-delta系数，这些特征将作为识别模型的输入。 5. 训练模型：利用机器学习算法（如隐马尔可夫模型HMM，支持向量机SVM，深度神经网络DNN等）训练模型，建立语音到文本的映射关系。 6. 匹配与识别：将待识别语音的特征与训练好的模型进行比较，找出最匹配的标签，完成识别过程。 在MATLAB中，可以使用Signal Processing Toolbox和Audio Toolbox来完成上述任务。例如，`audioread`用于读取音频文件，`preemph`进行预加重，`hamming`生成窗函数，`melFilterBank`计算MFCC，`hmmtrain`训练HMM模型，`viterbi`进行HMM的维特比解码。 在提供的压缩包中，"speech recognition"可能包含了以下文件： - `training.m`: 这个文件可能包含了训练部分的代码，用于构建识别模型。可能涵盖了特征提取和模型训练的过程。 - `matching.m`: 匹配部分的代码，用于将新语音样本与训练好的模型进行匹配，输出识别结果。 - `demo.m`: 演示部分，通常会调用上述两个函数，用户可以通过运行此文件来体验整个语音识别系统。 通过理解并实践这些MATLAB代码，你可以深入掌握语音识别的核心算法和技术，为自己的项目或研究打下坚实的基础。不过，需要注意的是，实际应用中的语音识别可能还需要考虑到更多的因素，如发音多样性、背景噪声、说话速度等，这需要在模型训练和参数调整中不断优化。