MFCC

本研究建立了一个语音数据集（8 名男性和 8 名女性），并开发了一个基于梅尔频率倒谱系数 (MFCC) 特征和支持向量机 (SVM) 分类器的说话人性别识别系统。系统在数据集上的识别准确率为 93.75%。该系统提供了一个用户界面，用于展示其功能。这项工作仍在继续，以进一步改进准确性和探索其他语音识别应用。

语音识别技术正在不断发展，基于MFCC的声纹识别成为研究的热点。将详细解析在Matlab环境下实现声纹识别的源码，探讨其算法原理和实际应用。通过优化算法参数和数据处理流程，提高声纹识别的准确性和稳定性。

在语音识别领域，基于MFCC的GMM语音识别matlab源码正在被优化和应用。随着技术进步，这一技术正逐步成为语音处理的重要工具。

rasta_py是基于RASTA-PLP和MFCC工具的Python实现。在rasta-mat（Matlab代码）中使用的相对SpecTrA感知线性预测（RASTA PLP）和梅尔频率倒谱系数（MFCC）在此被转换为Python。为了正确运行，需要使用librosa、scipy、numpy和spectrum库。尽管数据类型在此Python版本中为float32，在Matlab中为double，因此可能存在一些细微的差异。

CSDN佛怒唐莲上传的视频均含完整可运行代码，适合小白使用。主函数为main.m，其他m文件为调用函数。运行环境为Matlab 2019b，如运行错误，请根据提示修改或私信博主求助。操作步骤：将文件放入Matlab当前文件夹，双击打开main.m，点击运行即可。仿真咨询及其他服务，请私信博主或扫描视频QQ名片获取。