一个可用的Mfcc和Gmm的说话人识别测试源程序

资 源 简 介

一个可用的Mfcc和Gmm的说话人识别测试源程序

详 情 说 明

针对MFCC和GMM的说话人识别系统，其核心流程可分为特征提取和模型训练两个阶段。MFCC特征通过模拟人耳听觉特性，将语音信号转换为包含梅尔频率倒谱系数的特征向量，这种表示方式能有效保留语音的个性特征。GMM模型则通过多个高斯分布的线性组合来刻画不同说话人的特征空间分布，在训练阶段采用EM算法迭代优化模型参数。

全息谱分析在旋转机械故障诊断中具有独特优势。二维全息谱通过合成两个正交方向的振动信号，可直观展现转子轴心轨迹。PMUSIC算法作为高分辨率谱估计方法，在校正前后对比中能清晰展示频率成分的细化效果。通过分析校正前后的频谱差异，可以评估系统误差来源并优化预测算法。

在实现过程中需注意几个关键环节：语音采集时的采样率设置需满足奈奎斯特定理；MFCC计算中帧长和帧移的选取会影响时频分辨率；GMM的混合度需要根据数据量调整以避免过拟合。全息谱分析时需特别注意相位信息的准确获取，这是实现轨迹重构的基础。误差分析应当包含传感器误差、算法误差和模型误差三个维度的系统评估。