基于VQ说话人识别 matlab编程，采用矢量量化等方法完成说话人识别

VQGAN-CLIP 概述 用于在本地运行 VQGAN+CLIP 的存储库。 这最初是 Katherine Crowson VQGAN+CLIP 派生的 Google colab 笔记本。 原笔记本： 一些示例图像： 环境： 在 Ubuntu 20.04 上测试 GPU：英伟达RTX 3090 典型的 VRAM 要求： 24 GB 用于 900x900 图像 10 GB 用于 512x512 图像 8 GB 用于 380x380 图像 设置 使用 Anaconda 创建具有先决条件的虚拟 Python 环境的示例设置： conda create --name vqgan python=3.9 conda activate vqgan pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio==0.

完整代码，可直接运行

完整代码，可直接运行

基于VQ的特定人孤立词语音识别研究，给出了实现原理、过程和MATLAB程序。

VQ_LBG矢量量化技术（分裂法），代码完整，不调库，内含数据集，直接能用，并能够保存为gif动态图。

VQ+MFCC话者识别代码，可运行，运行环境MATLAB!

MSU Video Quality Measurement Tool（msu vqmt）是莫斯科国立大学（Moscow State University）的Graphics and Media Lab制作的一款客观视频质量评价程序。它提供了多种全参考视频质量评价方法（对比两个视频）和无参考视频质量评价方法（分析一个视频）。

vqa_dict.json

使用VQ适量量化对说话人进行识别，并成功应用到门禁识别领域，该程序使用matlab GUI界面开发，根据人声实现说话人的确认，然后对门禁系统进行开锁，目前可以实现添加说话人、删除说话人等一系列操作。与我的博客（基于VQ矢量量化的说话人识别（应用于门禁识别）是配套的）希望可以帮助到大家。