毕设时的Mfcc和Gmm的说话人识别开源码

资 源 简 介

毕设时的Mfcc和Gmm的说话人识别开源码

详 情 说 明

本文探讨一种融合多种信号处理技术的说话人识别系统设计方案，该方案在毕业设计中实现并已开源。系统核心采用Mfcc（梅尔频率倒谱系数）进行特征提取，结合Gmm（高斯混合模型）构建识别模型，形成了完整的声纹识别流程。

在音频特征分析方面，系统创新性地采用了多维度信号分析方法。除了常规的时域和频域分析外，还实现了倒谱分析和循环谱分析，这些方法能有效捕捉语音信号中的个性特征。特别是在特征提取阶段，通过热核函数构造权重矩阵，增强了特征的表征能力。

系统另一个技术亮点是引入了重复控制机制，这对提升识别准确率有明显效果。该机制能有效处理语音信号中的重复模式和周期性特征，使得模型对说话人的声纹特征学习更加充分。

方案的衍生应用还涉及阵列信号处理领域，采用高分辨率估计算法来提升信号采集质量。同时借鉴了无线传感器网络中的虚拟力覆盖算法思想，优化了传感器节点的布置策略，确保语音信号采集的全面性和可靠性。

这套方案基于Matlab平台开发，其开源实现为相关领域的研究者提供了有价值的参考，特别是在如何处理复杂声学环境和提高识别鲁棒性方面提供了实践范例。系统架构的设计思路也可扩展到其他生物特征识别领域。