一个Mfcc和Gmm的说话人识别集合程序

资 源 简 介

一个Mfcc和Gmm的说话人识别集合程序

详 情 说 明

本文介绍一个基于MFCC和GMM的说话人识别系统实现方案，该系统作为毕业设计项目在MATLAB环境下开发完成。系统采用模块化设计思路，各部分功能均由自主编写的子例程实现。

系统首先通过MFCC特征提取算法处理语音信号，这种基于人耳听觉特性的特征提取方法能有效捕捉语音的关键特征参数。信号处理模块实现了自动识别连通区域大小的功能，为后续分析提供基础数据。

在模式分类部分，系统采用GMM模型对提取的MFCC特征进行建模。通过资源分配算法的优化实现，系统能够高效处理大量语音数据。GMM模型的训练过程包含了粒子图像分割和匹配等创新方法，提升了模型对说话人特征的区分能力。

系统还整合了神经网络控制技术，增强了模式识别的自适应能力。在分类和回归任务中表现出良好的性能，特别适用于说话人识别这类复杂的模式识别问题。

整个系统设计充分考虑了实用性和可扩展性，各模块既可独立运行也能协同工作，为后续研究提供了良好的实验平台。该系统不仅适用于毕业设计，也可作为语音识别领域的研究工具。