使用高斯混合模型（GMM），对声音信号进行识别

资 源 简 介

使用高斯混合模型（GMM），对声音信号进行识别

详 情 说 明

高斯混合模型（GMM）是一种基于概率统计的机器学习方法，在声音信号识别领域有广泛应用。这种方法通过多个高斯分布的线性组合来模拟复杂的概率分布，特别适合处理声音信号这类具有多模态特性的数据。

声音识别系统的核心流程主要包括三个关键环节。首先是特征提取阶段，需要将原始声音信号转换为适合建模的特征参数。常用的特征包括梅尔频率倒谱系数（MFCC），它能够有效捕捉声音的频谱特性。这些特征参数构成后续处理的基础。

接下来是模型训练阶段。GMM通过期望最大化（EM）算法来学习训练数据中的统计特性。每个声音类别（如不同人的语音或不同环境音）对应一个独立的GMM模型，模型参数包括各高斯成分的均值、协方差和混合权重。训练过程需要足够数量的样本数据来确保模型准确度。

最后是识别阶段，系统会计算待识别声音特征在各GMM模型下的似然概率。通过比较这些概率值，选择对应最高概率的模型类别作为识别结果。GMM的优势在于能很好地处理声音信号中的变异性，且计算效率较高，适合实时应用场景。