给我一些语音识别的数据库

以下是一些常用的语音识别数据库：

1. TIMIT：美国国家标准技术研究所（NIST）开发的一个英语语音数据库，包含了630个说话人的16位kHz采样率的读出单词和句子的音频。

2. WSJ：美国华尔街日报语音数据库，包含约300小时的英语语音数据，用于语音识别的训练和测试。

3. VoxForge：一个开放的语音数据库，包含多种语言和方言的语音数据，可用于语音识别的研究和开发。

4. LibriSpeech：一个英语语音数据库，包含约1000小时的语音数据，用于语音识别的训练和测试。

5. AISHELL-1：一个汉语普通话数据库，包含约170小时的音频数据，用于语音识别的研究和开发。

6. MALACH：一个希伯来语语音数据库，包含约60小时的音频数据，用于语音识别的研究和开发。

7. CHiME-4：一个英语语音数据库，包含约10小时的音频数据，用于语音识别在嘈杂环境下的研究和开发。

这些数据库都有其特定的应用场景和研究方向，可以根据具体需求选择合适的数据库。

相关问题

基于matlab语音识别怎么建立数据库

要建立一个基于MATLAB语音识别的数据库，可以按照以下步骤进行：

1. 选择合适的语音信号，可以使用公开数据集或自己录制的语音数据。

2. 对语音信号进行预处理，包括去噪、分帧、加窗等操作。

3. 提取语音信号的特征，比如MFCC、PLP等特征。

4. 使用聚类算法（如K-Means）将特征向量聚类成若干类别。

5. 将每个语音信号对应的特征向量归为其所属的类别，形成一个数据库。

6. 对于新的语音信号，提取其特征向量，并通过比较与数据库中已有的特征向量的相似度，找到最相似的语音信号类别，从而实现语音识别。

MATLAB中已经内置了许多语音信号处理和识别的工具箱，可以帮助完成上述步骤。