mfcc，gmm语音识别

资 源 简 介

mfcc，gmm语音识别

详 情 说 明

语音识别是当前人机交互领域的重要技术之一，而MFCC、GMM和HMM则是该领域的经典算法组合。MFCC（梅尔频率倒谱系数）作为语音信号的特征提取方法，能够有效模拟人耳听觉特性，将语音信号转换为适合机器处理的数字特征。GMM（高斯混合模型）和HMM（隐马尔可夫模型）则分别从静态特征建模和动态时序建模的角度，构建完整的语音识别系统。

这套基于Matlab的实现方案为初学者提供了极佳的学习材料。完整的功能实现涵盖了从语音信号预处理、特征提取到模型训练和识别的全流程。其中特别值得注意的是系统的模块化设计，使得将语音识别改造为说话人识别系统只需进行少量调整。这体现了该代码库良好的可扩展性。

说明文档的存在大幅降低了学习门槛，不仅解释了核心算法原理，还提供了清晰的接口说明和使用示例。这种理论与实践相结合的方式，特别适合希望快速掌握语音识别基础知识的开发者。对于想要深入理解GMM和HMM在语音处理中具体应用的读者来说，该资源具有很高的参考价值。