基于MFCC的GMM语音识别功能

资 源 简 介

基于MFCC的GMM语音识别功能

详 情 说 明

基于MFCC的GMM语音识别是一种经典的声学建模方法，其核心流程可以分为特征提取和模型训练两个阶段。首先通过MFCC算法提取语音信号的梅尔频率倒谱系数，这种特征能够有效表征语音的频谱特性。然后采用GMM模型对提取的特征进行建模，通过最大似然估计得到各个音素的概率分布参数。在识别阶段，系统会计算输入语音与已训练模型的匹配度，最终输出概率最高的识别结果。

该方法在Matlab环境中实现时，需要注意语音信号的预处理和参数调优。虽然深度学习方法逐渐成为主流，但基于GMM的传统方法仍具有计算资源需求低、易于实现等优势，适合作为语音识别入门的实践项目。