说话人训练

资 源 简 介

说话人训练

详 情 说 明

语音识别与说话人识别是信号处理领域的重要研究方向，其中GMM（高斯混合模型）和HMM（隐马尔可夫模型）是两种经典算法。这套基于Matlab实现的源码提供了完整的训练框架，特别适合初学者理解基础原理。

该实现首先通过预处理阶段对语音信号进行分帧和特征提取，常用的MFCC（梅尔频率倒谱系数）能够有效表征语音特性。GMM部分负责对语音特征进行概率建模，每个说话人的声音特征会形成独特的概率分布。而HMM则用于建模语音信号的时间动态特性，通过状态转移捕捉语音的时序变化。

这套代码的特色在于其模块化设计，使得从语音识别转向说话人识别只需调整模型训练的目标即可。在说话人识别任务中，系统会为每个待识别的说话人建立独立的GMM或HMM模型，通过比较测试语音与各模型匹配度来确认说话人身份。

随附的说明文档详细解释了参数设置和算法调优要点，包括如何选择合适的高斯分量数量、处理不同长度的语音样本等实际问题。这套实现虽然采用传统方法，但为理解现代深度学习方法奠定了重要基础。