基于GMM的MFCC算法的说话人识别

资 源 简 介

基于GMM的MFCC算法的说话人识别

详 情 说 明

基于GMM的MFCC算法的说话人识别是一种经典的声纹识别技术。该系统主要分为两个关键部分：MFCC特征提取和GMM模型建模。

MFCC（梅尔频率倒谱系数）是语音信号处理中最常用的特征参数。它模拟人耳听觉特性，通过预加重、分帧、加窗等步骤后，计算每帧语音的12维MFCC系数。这些系数能有效表征说话人的声道特征。

高斯混合模型（GMM）则用于对MFCC特征进行建模。GMM通过多个高斯分布的线性组合来描述特征空间的概率分布。在说话人识别中，每个说话人对应一个独特的GMM模型，通过训练数据估计模型参数。识别阶段通过计算待测语音在候选模型上的似然概率来进行判别。

这种方法的优势在于：MFCC能提取稳定的声学特征，而GMM能有效建模特征分布。12维MFCC系数既保证了特征表征能力，又避免了维度灾难。Matlab提供了完善的工具包支持GMM建模，包括参数估计和似然计算等功能。

实际应用中需要注意选择合适的GMM阶数，过少会导致建模不足，过多则容易过拟合。通常通过交叉验证来确定最优模型复杂度。