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基于语音的性别识别:使用梅尔频率倒谱系数(MFCC)和高斯混合模型(GMM)的基于语音的性别识别-源码

上传者: weixin_42120997 | 上传时间:2023/5/29 20:06:48 | 文件大小:18.1MB | 文件类型:ZIP
基于语音的性别识别:使用梅尔频率倒谱系数(MFCC)和高斯混合模型(GMM)的基于语音的性别识别-源码
基于语音的性别识别基于语音的性别识别,使用:免费的ST美国英语语料库数据集(SLR45)梅尔频率倒谱系数(MFCC)高斯混合模型(GMM)数据集可以在上找到免费的ST美国英语语料库数据集(SLR45)。
它是提供的免费的美国英语语料库,其中包含10位说话者(5位女性和5位男性)的讲话。
每个说话者大约有350种话语。
理论语音特征提取此处使用梅尔频率倒谱系数(MFCC),因为它们可在说话者验证中提供最佳结果。
MFCC通常如下得出:进行信号(窗口摘要)的傅立叶变换。
使用三角形重叠窗口,将以上获得的光谱的功率映射到mel刻度上。
记录每个梅尔频率下的功率对数。

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