可以编译的Mfcc和Gmm的说话人识别，matlab编写

资 源 简 介

可以编译的Mfcc和Gmm的说话人识别，matlab编写

详 情 说 明

基于MFCC和GMM的说话人识别系统在MATLAB中的实现

说话人识别是生物特征识别中的重要分支，其中MFCC（梅尔频率倒谱系数）和GMM（高斯混合模型）是两种经典技术。MATLAB凭借其强大的信号处理工具箱，成为实现这类算法的理想平台。

系统实现分为三个核心阶段：

特征提取阶段 通过MFCC算法模拟人耳听觉特性，对语音信号进行预处理、分帧加窗后，提取包含说话人特征的倒谱系数。MATLAB的滤波器工具箱可高效完成梅尔尺度滤波器的设计。

模型训练阶段 采用GMM对特征空间建模，利用EM算法迭代优化模型参数。MATLAB的统计工具箱提供了完整的概率分布函数支持，可处理多维度特征向量的概率密度计算。

识别决策阶段 通过计算测试语音与注册模型的似然度比值，结合阈值判断实现开集或闭集识别。MATLAB的矩阵运算能力能够加速大规模特征向量的相似度计算。

该系统的扩展性体现在：可融入动态时间规整(DTW)处理语速变化，或引入UBM模型提升开集识别鲁棒性。对于实际部署，需要注意环境噪声抑制和实时性优化。

数值分析算法的验证表明，MATLAB实现的压缩感知和动态聚类算法，能够有效处理语音特征维度约简和模型参数优化问题，其可视化工具还可直观展示特征分布和聚类边界。