文件名称:matlabtosolve
介绍说明--下载内容来自于网络,使用问题请自行百度
基于MATLAB实现的说话人识别程序,分别用bp、pnn、som、rbf、lvq等算法,对语音文件进行训练和测试,效果不错。~..~
下面说明一下bprengong程序:
数据分别用来训练和测试两部分。
具体程序分为两部分,第一部分为:计算识别模型 变量v是mfcc处理以后的矢量。因为数据可能长短不一,所以放在同一进行截取。p的每一行代表一个语音数据(共15个)。变量Pr为每一行的最大最小值。变量T为目标值。输出神经元个数为15。
在训练阶段,如果用于训练的输入训练样本的类别标号为i(即语音数据的标号),则训练时设第i个节点的期望输出设为1。其余节点期望输出均为0。
在识别时,当一个未知类别的样本作用到输入端时,考查各输出节点的输出,并将这个样本的类别判定为输出值最大的那个节点对应的类别。
下面说明一下bprengong程序:
数据分别用来训练和测试两部分。
具体程序分为两部分,第一部分为:计算识别模型 变量v是mfcc处理以后的矢量。因为数据可能长短不一,所以放在同一进行截取。p的每一行代表一个语音数据(共15个)。变量Pr为每一行的最大最小值。变量T为目标值。输出神经元个数为15。
在训练阶段,如果用于训练的输入训练样本的类别标号为i(即语音数据的标号),则训练时设第i个节点的期望输出设为1。其余节点期望输出均为0。
在识别时,当一个未知类别的样本作用到输入端时,考查各输出节点的输出,并将这个样本的类别判定为输出值最大的那个节点对应的类别。
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
下载文件列表
data/test/s1.wav
data/test/s10.wav
data/test/s11.wav
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data/test/s14.wav
data/test/s15.wav
data/test/s2.wav
data/test/s3.wav
data/test/s4.wav
data/test/s5.wav
data/test/s6.wav
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data/test/s9.wav
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data/train/s8.wav
data/train/s9.wav
data/train
data
bprengong.m
cfmfcc.m
demo1.m
demo2.m
demo3.m
ENFRAME.M
lvqrengong.m
MELBANKM.M
melfb.m
mfcc.m
pnnrengong.m
rbfrengong.m
somrengong.m
vad.m
说明.txt
www.dssz.com.txt
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