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上传时间: 2021-03-17
详细说明:CoviDSP :speaker_high_volume: :studio_microphone:
最终项目:说话人识别系统
详细说明:
Howard Kao-hkao [at] ucdavis [dot] edu
William Orozco-worozco [在] ucdavis [点] edu
EEC201-加州大学戴维斯分校。 2021年冬季季度
A.引言
该项目的目的是建立一个自动的说话人识别系统。 通过对信号应用傅立叶变换,从输入语音中提取特征,然后获得梅尔频率倒谱系数(MFCC)。 音频信号的特性会随时间变化。 因此,应用加窗和短时傅立叶变换可以方便地找到具有有用信息的区域,并隔离无用的扇区。
特征提取后,我们准备使用LBG算法计算质心。 它们是每个发言者的代码簿的代码字。 最后,我们通过识别不同数据集中的说话者来测试系统。
待办事项:添加流程图
B.数据预处理
在特征提取过程之前,对信号进行分析以获得诸如形状,幅度,均值,噪声和安静区
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
下载文件列表
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