使用深度神经网络的自动说话人识别实验的Matlab代码GMM与ASV_DNN

这是在Matlab环境下利用高斯混合模型（GMM）进行说话人识别的源程序。训练模型已固定，可稳定运行并生成结果。分享给大家，希望能够帮助到需要的人。

这是一个完整的Matlab程序，利用高斯混合模型（GMM）实现说话人识别功能，识别率高达95%以上。

该项目利用机器人收集的EBI测量数据，并结合人工神经网络技术，用于检测表面下淋巴结的存在。这项高级机器人学硕士论文研究的成果，Python文件夹包含了主要的Python代码，main.py用于机器人控制和数据采集，model_testing.py则包含了ANN训练的代码。CSharp文件夹内包含用C#编写的可视化应用程序，而Matlab文件夹则包含控制ELIKO Quadra阻抗传感器的Matlab代码。

这是一份基于Matlab编写的神经网络代码示例。

使用BP神经网络进行车牌识别的Matlab应用。

这个程序运行稳定，特别适合初学者学习和进阶使用。可以基于此进行各种算法的扩展和实现，对大学生的课设、大作业和毕设有很大帮助。提供答疑支持，促进学习与共同进步。

职能：选择图像序列并读取，将选定的图像序列添加到数据库，用于训练数据库信息。步态识别功能处理输入图像序列并从当前目录中删除数据库。

提取MFCC参数，并应用DTW技术进行说话人识别，以实现优异的识别效果。

数字识别神经网络BP源代码使用说明：第一步，训练网络，使用预设训练样本进行操作。读者也可直接使用已训练好的网络参数进行识别，无需再进行训练。第二步，图像识别操作：打开256色图像，进行归一化处理，点击“一次性处理”，然后选择“R”或通过菜单执行识别操作。结果将显示在屏幕上，并输出至result.txt文件。系统的平均识别率达90%。此外，还可逐步执行图像预处理工作，包括“256色位图转灰度图”、“灰度图二值化”、“去噪”、“倾斜校正”、“分割”、“标准化尺寸”和“紧缩重排”。注意：识别图片需与win.dat和whi.dat文件置于同一目录，这两文件保存了训练后网络的权值参数。详细使用方法请参阅相关书籍说明。