基于高斯混合模型（GMM）的说话人识别

资 源 简 介

基于高斯混合模型（GMM）的说话人识别

详 情 说 明

高斯混合模型（GMM）是一种强大的概率统计方法，在说话人识别领域有着广泛应用。这种技术通过分析语音信号的特征参数来建立每个说话人的独特声学模型。

系统实现主要分为两个关键阶段：训练阶段和识别阶段。在训练过程中，系统会提取每个说话人语音样本的声学特征，如梅尔频率倒谱系数（MFCC）。这些特征会被用来训练对应说话人的GMM模型，模型本质上是通过多个高斯分布的线性组合来描述特征空间的概率密度分布。

识别阶段则通过计算待测语音特征在已训练各GMM模型下的似然概率，选择概率最高的模型对应的说话人作为识别结果。这种方法能够有效捕捉不同说话人声音特征的统计差异，对语音的时变特性也有很好的适应能力。

Matlab实现中，训练和识别过程分别封装在train.m和recog.m两个主程序中，体现了典型的模式识别系统架构。系统性能的优劣很大程度上取决于特征提取的质量以及GMM参数的设置，包括混合分量数的选择等关键因素。