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二级分类:
基于MFCC和SVM的说话人
性别识别
matlab代码(含16个语音文件)
本项目建立了一个小的语音库(8男8女),编写mfcc函数提取出语音的mfcc特征,然后利用svm进行训练和测试,实现
性别识别
,并创建gui进行功能展示,正确率为93.75%。
本代码功能尚比较简单,有待继续完善。
2023/10/18 3:51:11
10.46MB
mfcc
svm
性别识别
1
基于Gabor+PCA+SVM的
性别识别
(3)
根据已经训练好的性别分类器,对输入的图像进行
性别识别
2023/9/7 11:58:24
12.78MB
Gabor
PCA
SVM的性别
1
基于Gabor+PCA+SVM的
性别识别
(2)
基于Gabor+PCA+SVM的
性别识别
(1)提取的人脸图像,运用Gabor提取特征,PCA降维,最后运用SVM训练一个性别分类器
2023/7/31 2:21:44
12.08MB
Gabor
PCA
SVM性别
1
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。
2023/5/29 20:06:48
18.1MB
data-science
machine-learning
scikit-learn
voice
1
基于MFCC和SVM的说话人
性别识别
基于MFCC和SVM的说话人
性别识别
建立了普通话语音性别数据库,提出联合梅尔频率频谱系数(Mel-frequencyCepstrumCoefficients,MFCC)的特征提取方法和支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)的分类方法进行说话人
性别识别
,并与其它分类方法进行比较,实验结果表明该方法的说话人
性别识别
精确率达到98.7%,明显优于其它分类器。
2023/2/4 21:53:55
520KB
MFCC
SVM
性别识别
1
人脸
性别识别
数据库
这是一个人脸
性别识别
的数据库,里面分别有男性和女性的不同照片,分为训练集和测试集,需求的朋友可以下载哦
2021/1/8 11:52:09
15.98MB
人脸识别
1
python大作业含爬虫、数据可视化、地图、报告、及源码(2016-2021全国各地区粮食产量).rar
(含源码及报告)本程序分析了自2016年到2021年(外加)每年我国原油加工的产量,并且分析了2020年全国各地区原油加工量等,含饼状图,柱状图,折线图,数据在地图上显示。
运转本程序需要requests、bs4、csv、pandas、matplotlib、pyecharts库的支持,如果缺少某库请自行安装后再运转。
文件含6个excel表,若干个csv文件以及一个名字为render的html文件(需要用浏览器打开),直观的数据处理部分是图片以及html文件,可在地图中显示,数据处理的是excel文件。
不懂可以扫文件中二维码在QQ里面问。
2022/9/30 16:31:44
29.75MB
爬虫
python
源码软件
开发语言
1
钉钉无人值守自动打卡脚本 永不迟到的神器 安卓和苹果教程
New!
在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB
钉钉
钉钉打卡
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