MATLAB Voicebox工具箱集成的GMM说话人识别模型训练系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台，利用Voicebox工具箱实现说话人识别的GMM模型全流程训练。系统自动完成语音特征提取、初始聚类和模型参数训练，支持高效建模与优化，适用于语音识别相关研究与应用。

详 情 说 明

基于Voicebox的GMM说话人识别模型训练系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的说话人识别高斯混合模型（GMM）训练流程。系统通过集成Voicebox语音处理工具箱，自动完成从语音信号处理到GMM模型训练的全过程，为说话人识别任务提供可靠的模型参数支持。

功能特性

• MFCC特征提取：利用Voicebox工具箱提取语音信号的梅尔频率倒谱系数特征
• 智能参数初始化：应用k均值聚类算法为GMM模型提供优化的初始参数
• EM算法训练：通过期望最大化算法迭代优化GMM模型参数
• 完整训练记录：保存训练过程中的收敛曲线和似然度变化趋势
• 模型评估报告：生成包含最终似然度和训练时间统计的评估报告

使用方法

输入要求

1. 语音文件：支持.wav格式的单个说话人语音样本
2. 语音参数：采样率（8kHz/16kHz）、帧长（20-30ms）、帧移（10-15ms）
3. 模型参数：高斯分量数量、迭代次数、收敛阈值

训练流程

1. 准备语音数据并设置相关参数
2. 运行主程序开始模型训练
3. 查看生成的GMM模型参数和训练报告
4. 使用训练好的模型进行说话人识别

输出结果

• 训练完成的GMM模型参数（权重、均值向量、协方差矩阵）
• 训练过程记录文件（收敛曲线、似然度变化）
• 模型评估报告（最终似然度、训练时间统计）

系统要求

• MATLAB R2016a或更高版本
• Voicebox语音处理工具箱
• 支持音频处理的相关MATLAB工具箱

文件说明

主程序文件实现了系统的核心训练流程，包括语音信号的特征参数提取、初始聚类分析、高斯混合模型参数迭代优化以及训练结果输出等功能模块。该文件整合了完整的GMM模型训练算法，能够自动处理从语音输入到模型生成的全过程。