语音识别代码

资 源 简 介

语音识别代码

详 情 说 明

语音识别技术中的说话人识别是一个重要研究方向，这项Matlab实现的源代码提供了两种特征提取方法和GMM模式匹配的完整流程。系统通过对比MFCC和SBC两种特征的性能差异，在实际80人数据库测试中取得了显著不同的识别结果。

MFCC(梅尔频率倒谱系数)作为语音识别领域的经典特征参数，在本系统中表现出80%的准确率，充分验证了其有效性。这种特征通过模拟人耳听觉特性，能更好地捕捉语音中的关键信息。而SBC(子带倒谱系数)40%的准确率表明，在面对说话人识别任务时，需要更谨慎地选择特征提取策略。

系统采用GMM(高斯混合模型)进行模式匹配，这是处理语音特征统计分布的常用方法。通过建立多个高斯分布的线性组合，GMM能有效建模不同说话人的声学特征分布。从实验结果可以看出，特征选择对最终识别性能的影响甚至超过了分类器本身，这为后续优化指明了方向。

识别准确率的差异(80% vs 40%)不仅反映了特征本身的区分能力，也提示我们需要关注特征与分类器的匹配程度。在实际应用中，可以尝试调整MFCC参数或探索其他特征与GMM的结合方式，可能获得更好的识别效果。