语音识别中的两种特征提取方法lpcc和mfcc，还有一个是文本无关的识别算法dtw，另外还有一个是预处理消噪部分的。共享一下，这些都是我调试过的，好用。-Speech Recognition two feature extraction methods and mfcc lpcc. There is a text-independent recognition algorithm dtw, in addition to a pretreatment is part of the noise so

在MATLAB环境下实现基于矢量量化的说话人识别系统。在实时录音的情况下，利用该说话人识别系统，对不同的人的1s～7s的语音进行辨识。实现与文本无关的自动说话人确认的实时识别。 使用说明： 1 训练 打开Matlab 使Current Directory为VQ所在的文件夹(比如：E:\vq) 在Command windows中输入 train( 1s\ ,7) 这是将1s中的wav文件进行特征提取并产生VQ码本， 在workspace中有个ans的文件保存为.m文件，比如7.

基于spark做的文本分类，有分词、提取TFIFDF关键词特征，贝叶斯分类次，word2vector-Make text classification based spark, partakers word feature extraction TFIFDF keyword, Bayesian classification times, word2vector