1.算法运行效果图预览    2.算法运行软件版本MATLAB2022a 3.部分核心程序P=[Dat1_wav1;Dat1_wav2;Dat2_wav1;Dat2_wav2;Dat3_wav1;Dat3_wav2;Dat4_wav1;Dat4_wav2];T=[ones(800,1);2*ones(800,1);3*ones(800,1);4*ones(800,1)];%GRNN训练net=newgrnn(

具体的软硬件实现点击http://mcu-ai.com/MCU-AI技术网页_MCU-AI人工智能心音分类在心血管疾病的早期发现中起着至关重要的作用，特别是对于小型初级卫生保健诊所。尽管近年来心音分类取得了很大进展，但其中大多数都是基于传统的分段特征和基于浅层结构的分类器。这些传统的声学表示

 https://blog.csdn.net/zhulinniao/article/details/106812169/kaldi的feat和featbin特征可视化1copy-feat2copy-matrix3copy-feats-to-htkcopy-feats-to-sphinxReference1copy-featkaldi产生的特征由steps/make_mfcc_pitch.sh或steps/make_mfcc.sh产生ark文件ark文件可

转自：https://blog.csdn.net/q_xiami123/article/details/117019177?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522170312043616800188564167%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522%257D&request_id=170312043616800188564167&biz_

Mel频谱与MFCC技术分析前言在音频领域，mel频谱和mfcc是非常重要的特征数据，在深度学习领域通常用此特征数据作为网络的输入训练模型，来解决音频领域的各种分类、分离等业务，如端点侦测、节奏识别、和弦识别、音高追踪、乐器分类、音源分离、回声消除等相关业务。当然，针对深度学习音

1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述       语音信号识别是将输入的语音信号映射到对应的文本或语音标签的过程。基于MFCC（Mel-FrequencyCepstralCoefficients）特征提取和GMM（GaussianMixtureModel）训练的方法在语音识别领域取

1.算法理论概述一、引言     语音信息身份识别是指通过声音信号对个体进行身份识别的过程。目前，语音信息身份识别已经成为语音处理领域的一个热门研究方向。在语音信息身份识别中，高斯混合模型（GMM）是一种被广泛应用的方法。本文将详细介绍基于GMM的语音信息身份识别算法的实

现在，在阅读此博客之前，您必须知道MFCC（梅尔频率倒谱系数）广泛用于人工智能中的语音识别。MFCC基本上用于从给定的音频信号中提取特征。我们先来看一下MFCC中涉及的步骤的流程图说明：模数转换：此步骤基本上涉及将模拟信号转换为数字信号。这是因为我们在语音识别中执行的大多数步骤都

参考https://blog.csdn.net/weixin_38468077/article/details/1027095101.MFCC是做什么？1.1梅尔频谱人耳能听到的声音频率范围是20-20000Hz，但是人耳对频率感知并不是线性的，而是近似于

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下：     2.算法涉及理论知识概要        在语音识别（SpeechRecognition）和话者识别（SpeakerRecognition）方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数（Mel-scaleFrequencyCepstralCoefficients，简称MFCC）。根据人耳听觉机理

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下：2.算法涉及理论知识概要在语音识别（SpeechRecognition）和话者识别（SpeakerRecognition）方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数（Mel-scaleFrequencyCepstralCoefficients，简称MFCC）。根据人耳听觉机理的研究发现，人耳对不同频率的声波有不

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下：   2.算法涉及理论知识概要       在语音识别（SpeechRecognition）和话者识别（SpeakerRecognition）方面，最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数（Mel-scaleFrequencyCepstralCoefficients，简称MFCC）。根据人耳听觉机理的研究发

GMM-HMM：给定MFCC特征X时，计算每一个状态产生x的概率p(x|a)、p(x|b)....，然后最大的概率就是其对应的状态DNN-HMM：给定MFCC特征X时，直接计算x属于每一个状态的概率p(s|x)，最大值就是对应的状态。p(a)是训练集中每个状态出现的概率。 

这次要讲的是语音处理中常用的特征值--Mel频谱图（MelSpectrogram）和Mel频率倒谱系数（MelFrequencyCepstrumCoefficient,MFCC）。什么是Mel？Mel是S.S.Stevens等人于1937年发表的论文\(^{[1]}\)中定义的一种非线性刻度单位。它的定义是为了反应人类听觉系统对声音频率的主观感