一个Mfcc和Gmm的说话人识别MATLAB程序

资 源 简 介

一个Mfcc和Gmm的说话人识别MATLAB程序

详 情 说 明

本文将介绍基于MFCC和GMM的说话人识别系统实现原理。该系统通过MATLAB实现，主要分为特征提取和模型训练两个关键阶段。

在特征提取阶段，系统采用MFCC（梅尔频率倒谱系数）来捕捉语音信号的个性特征。MFCC通过模仿人耳听觉特性，将语音信号转换为包含说话人特征的系数向量。该过程主要包括预加重、分帧、加窗、傅里叶变换、梅尔滤波器组处理等步骤。

在模型训练阶段，系统使用GMM（高斯混合模型）对每个说话人的MFCC特征进行建模。GMM能够很好地描述特征向量的概率分布情况，通过足够数量的高斯分量可以准确刻画不同说话人的声学特征。训练过程中采用EM算法迭代优化模型参数。

识别阶段通过计算待测语音特征与各GMM模型的匹配度，选择概率最高的模型对应的说话人作为识别结果。这种基于统计模型的方法对语音变化具有一定鲁棒性，在安静环境下能达到较好的识别效果。

该系统还可以进一步扩展，如加入UBM模型改进识别性能，或引入i-vector等更先进的说话人特征表示方法。这些改进方向都能基于MATLAB平台实现，为语音信号处理研究提供了良好基础。