可以编译的Mfcc和Gmm的说话人识别例子

资 源 简 介

可以编译的Mfcc和Gmm的说话人识别例子

详 情 说 明

本文介绍一个基于Mfcc特征和Gmm模型的说话人识别系统实现方案。

Mfcc(梅尔频率倒谱系数)是语音信号处理中最常用的特征提取方法，它模拟人耳听觉特性，能够有效表征语音的频谱特征。说话人识别系统通常会先通过Mfcc提取语音的声学特征向量。

Gmm(高斯混合模型)则用于对这些特征向量进行建模，它可以表示特征空间的概率分布。每个说话人都可以训练一个特定的Gmm模型，识别时通过计算测试语音在各Gmm模型上的似然值来进行判别。

系统还采用了BP神经网络进行辅助分类，这是一种双隐层结构的反向传播网络。网络训练过程使用了最小二乘法优化，能够动态调整运行参数以获得更好的识别性能。这种混合方法结合了传统声学模型和神经网络的优点，可以有效提升识别准确率。

整个系统实现了从语音特征提取到模型训练再到最终识别的完整流程，是一个典型的可编译运行的说话人识别解决方案。通过调节Gmm分量数和神经网络结构等参数，可以针对不同应用场景进行优化。