通过语音识别对类型进行分类

资 源 简 介

通过语音识别对类型进行分类

详 情 说 明

语音识别中的类型分类任务通常涉及将输入的语音信号划分为预定义的类别，比如识别不同说话人、区分语音与噪声或判断语音情感等。HMM-GMM模型是该领域的经典方法之一，它结合了隐马尔可夫模型（HMM）和高斯混合模型（GMM）的优势。

特征提取是首要步骤，常用的梅尔频率倒谱系数（MFCC）能有效捕捉语音的频谱特征。这些特征向量会被送入HMM-GMM框架进行处理，其中GMM负责对每个状态的概率分布建模，而HMM则处理状态间的时序关系。通过训练阶段学习不同类别的声学模式，系统能在识别阶段计算观察序列的似然概率，最终选择概率最高的类别作为输出结果。