TIMIT 是一个经典的语音识别数据集，包含 9 种方言的 6300 条语音样本。本工具旨在帮助用户高效分析和处理 TIMIT 数据，支持以下功能：

  • 数据预处理：自动去除背景噪音，标准化音频格式
  • 特征提取：Mel 频谱图可视化（📊）与 MFCC 特征计算
  • 模型训练：集成 HMM/GMM 模型训练框架（🔧）
  • 结果对比：支持与其他语音识别工具的性能对比（📈）

使用教程

  1. 通过 /community/tools/timit-data 下载标准数据集
  2. 使用 timit_analyzer.py 脚本进行基础参数配置
  3. 在 config.yaml 中指定方言类型（如 accent: american）
  4. 查看生成的 analysis_report.md 获取详细结果

⚠️ 注意：分析结果仅供参考，实际应用需结合具体场景调整参数

扩展学习

TIMIT_分析工具界面
语音识别_特征提取