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MATLAB代做|FPGA代做|python代做-矢量量化的方法来实现说话人识别

时间:2019-10-1 19:41:03 点击:

  核心提示:MATLAB代做|FPGA代做|python代做-矢量量化的方法来实现说话人识别...
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%以下程序利用矢量量化的方法来实现说话人识别
 
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NJ=256;          %设置每个码字的长度
p=12;            %定义预测器阶数
L=300;           %定义最大迭代次数
G=0.0005;        %定义失真门限
D=zeros(1,3);
N=round(unifrnd(512,1024,1,1));    %定义初始码书选择的间隔
str=round(unifrnd(1,15000,1,1));   %定义初始码书的开始点数
code_book_x1=zeros(100,256);      %定义一个空矩阵,用于存放说话人1码书
code_book_x2=zeros(100,256);      %定义一个空矩阵,用于存放说话人2码书
code_book_x3=zeros(100,256);      %定义一个空矩阵,用于存放说话人3码书
o=ones(1,7);
for i=str:N:str+N*99
    code_book_x1(o(1,1),:)=x1(1,(i:1:i+255));
    code_book_x2(o(1,1),:)=x2(1,(i:1:i+255));
    code_book_x3(o(1,1),:)=x3(1,(i:1:i+255));
    o(1,1)=o(1,1)+1;
end
lpc_x1=zeros(100,12);
lpc_x2=zeros(100,12);
lpc_x3=lpc_x2;
for j=1:1:100                            %计算码书的LPCC参数
    lpc_x1(j,:)=lpcc(code_book_x1(j,:));
    lpc_x2(j,:)=lpcc(code_book_x2(j,:));
    lpc_x3(j,:)=lpcc(code_book_x3(j,:));
end
%下面开始训练码书
[traned_lpc_x1 num_x1 com_error_x1]=tran_vq(x1,lpc_x1);
[traned_lpc_x2 num_x2 com_error_x2]=tran_vq(x2,lpc_x2);
[traned_lpc_x3 num_x3 com_error_x3]=tran_vq(x3,lpc_x3);
%下面开始识别说话人
disp('开始进行识别');
y=input('');
d_x1=zeros(1,100);
d_x2=d_x1;
d_x3=d_x1;
n=480000;
s=1;
while s<=5
for n=n+1:256:n+32000
    lpc_y=lpc(y(1,n:1:n+256));
    for t=1:1:100
    d_x1(1,t)=sqrt(sum((lpc_y(1,:)-traned_lpc_x1(t,:)).^2));
    d_x2(1,t)=sqrt(sum((lpc_y(1,:)-traned_lpc_x2(t,:)).^2));
    d_x3(1,t)=sqrt(sum((lpc_y(1,:)-traned_lpc_x3(t,:)).^2));
    end
    d=[sum(d_x1(1,:)),sum(d_x2(1,:)),sum(d_x3(1,:))];
    D=D+d;
end
[u r]=min(D);
if r==1
    disp('该语音是说话人1的');
else if r==2
        disp('该语音是说话人2的');
    else
        disp('该语音是说话人3的');
    end
end
s=s+1;
end

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作者:矢量量化说话人识别 来源:矢量量化说话人识别
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