本资源是基于MATLAB的说话人识别系统，是基于HMM模型 的，具有很高的识别效率，大家可以放心使用 本资源是基于MATLAB的说话人识别系统，是基于HMM模型 的，具有很高的识别效率，大家可以放心使用

基于语音声学和反向发音信号融合的说话人验证

说话人识别的局部敏感判别分析

发音数据库在语音产生和自动语音识别中的应用已经实践了很多年。 该研究的目的是建立一个指定中文普通话制作的发音数据库，并研究其在语音动画中的功效。 Carstens EMA AG501设备分别用于捕获声学数据和发音数据。 此外，还使用Microsoft Kinect相机来捕获面部跟踪数据作为补充。 最后，我们尝试了几种方法来提取声学参数，并建立了一个3D对话头模型来验证数据库的有效性。

这项与事件相关的潜能（ERP）研究检查了语音识别中上下文相关说话者标准化的时间过程。 我们发现三个ERP组件，即N1（100-220毫秒），N400（250-500毫秒）和后期正向组件（500-800毫秒），它们被推测涉及（a）听觉处理，（b）说话者标准化和词汇检索，以及（c）决策过程/词汇选择。 说话人标准化可能发生在N400的时间窗口中，并且与词汇检索过程重叠。 与非语音上下文相比，无论语音上下文是否具有语义内容，它们都使收听者能够调整到讲话者的音调范围。 以这种方式，语音上下文在潜在的候选词的激活过程中诱导了更有效的说话者归一化，并导致在语音单词识别中更准确地选择了预期的单词。

用 matlab开发的说话人识别算法。用到了GMM,DTW等分类算法，还用到了MFCC特征抽取算法等 用 matlab开发的说话人识别算法。用到了GMM,DTW等分类算法，还用到了MFCC特征抽取算法等

作者总结多位谈话沟通书籍大师的经验，生成精华的谈话技巧。

3D卷积说话人识别：用于说话人验证的深度学习和3D卷积神经网络

html5制作手机微信聊天语音发送话筒录音动画效果。手指按住说话，松开结束语音发送特效。内含源码及图片素材

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