matlab代码实现说话人识别

资 源 简 介

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

详 情 说 明

基于matlab实现的说话人识别程序，分别使用bp、pnn、som、rbf、lvq等算法，对语音文件进行训练和测试，效果非常不错。~..~下面我将详细说明bprengong程序：数据分别用于训练和测试两个阶段。具体的程序分为两部分，第一部分是计算识别模型。变量v表示经过mfcc处理后的向量。为了统一数据的长度，我们对它们进行了截取。变量p的每一行代表一个语音数据（共15个）。变量Pr表示每一行的最大最小值。变量T表示目标值。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），则训练时将第i个节点的期望输出设为1，其余节点的期望输出均设为0。在识别时，当一个未知类别的样本作用到输入端时，我们会检查各输出节点的输出，并将这个样本判定为输出值最大的那个节点所对应的类别。