📚 VQ-HMM技术资料

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💻 源代码：2318
VQ-HMM（矢量量化-隐马尔可夫模型）是语音识别与信号处理领域的重要技术，通过结合矢量量化和HMM的优势，实现了高效准确的数据分类与模式识别。广泛应用于语音识别、生物信息学及自然语言处理等多个前沿科技领域。掌握VQ-HMM不仅能够帮助工程师提升在智能系统开发中的竞争力，还能深入理解复杂数据结构下的算法优化技巧。本页面汇集了110个精选资源，涵盖理论教程到实战案例，助力您快速成长为该领域的专家。

🔥 VQ-HMM热门资料

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说话人识别是语音识别的一种特殊方式，其目的不是识别语音内容，而是识别说话人是谁，即从语音信号中提取个人特征。采用矢量量化（VQ）可避免困难的语音分段问题和时间归整问题，且作为一种数据压缩手段可大大减少系统所需的数据存储量。本文提出了识别特征选取采用复倒谱特征参数和对应用VQ的说话人识别系统改进的一种...

📅 👤 xwd2010
识别 方式 语音识别

本文完成了对唇动身份识别技术几个基本问题的理论研究,并对整个系统加以实现.作为本文研究的实验基础,我们建立了唇动方式身份识别数据库(HITLUDB), 该库目前包含30个说话人每人20个汉语词的音视频语料.数据库的扩充与完善工作仍在不断的进行之中.在嘴唇检测方面, 我们对自适应色度过滤模型进行改...

📅 👤 wsf950131
HITLUDB 身份识别 实验

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