好用的Mfcc和Gmm的说话人识别程序

资 源 简 介

好用的Mfcc和Gmm的说话人识别程序

详 情 说 明

基于MFCC和GMM的高效说话人识别

说话人识别技术中，MFCC（梅尔频率倒谱系数）和GMM（高斯混合模型）是经典组合。MFCC能有效模拟人耳听觉特性，通过预处理、分帧、加窗、FFT、梅尔滤波等步骤提取语音特征。GMM则对特征分布进行概率建模，通过EM算法迭代优化参数。实际应用中需注意帧长、Mel滤波器数量等超参数调整，以及UBM（通用背景模型）的适配优化。

CPM信号生成与通信系统仿真

连续相位调制（CPM）是一种恒包络调制技术，特别适合非线性信道。其核心在于相位轨迹的连续性，通过MATLAB可模拟不同调制指数和脉冲响应的CPM信号。关键步骤包括： 基带脉冲成型（如矩形、升余弦） 相位状态机实现 时域波形合成 调试时需关注相位树图和眼图，确保无相位跳变。

现代谱估计的MATLAB实践

经典周期图法易受分辨率限制，现代谱估计如AR模型、MUSIC算法能突破此瓶颈。MATLAB实现要点： 数据预处理：去趋势、分段平滑 参数选择：AR模型阶数通过AIC准则确定 结果可视化：功率谱密度（PSD）对比图 特别注意协方差矩阵估计的数值稳定性，可结合SVD分解提升鲁棒性。

迭代自组织数据分析技巧

对于通信系统中的聚类问题（如信号分类），ISODATA算法提供动态类别调整能力。MATLAB实现时需关注： 初始聚类中心选取（K-means++优化） 合并/分裂阈值设定 结果验证：轮廓系数评估簇质量 典型应用场景包括多用户信号盲分离、信道指纹识别等。