基于GMM的说话人识别

资 源 简 介

基于GMM的说话人识别

详 情 说 明

GMM（高斯混合模型）在说话人识别领域是一种经典且有效的建模方法。语音识别技术的核心在于如何准确提取和利用语音信号中的个性化特征。

在预处理阶段，原始语音信号需要经过三个关键步骤：预加重补偿高频衰减，分帧处理捕捉短时特征，加窗操作减少频谱泄漏。这些步骤能有效提升信号质量，为后续分析奠定基础。

特征提取环节中，短时平均过零率反映了信号频率的快速变化，而MFCC（梅尔频率倒谱系数）则模拟人耳听觉特性，包含13-39维不等的特征向量。这两个特征从时域和频域不同角度刻画了语音特性。

GMM模型通过多高斯分布拟合特征空间，其优势在于能灵活表达复杂的特征分布。当用于说话人识别时，每个说话人的语音特征会训练出对应的GMM参数，识别阶段通过计算测试语音在各模型下的似然概率来进行判别。

值得注意的是，实际系统中还需考虑环境噪声、信道差异等因素的影响，这通常需要结合其他技术如倒谱均值归一化来提升系统鲁棒性。