基于高斯混合模型（GMM）的说话人识别系统

资 源 简 介

基于高斯混合模型（GMM）的说话人识别系统

详 情 说 明

基于高斯混合模型(GMM)的说话人识别系统是一种经典的语音识别方法，它通过对说话人语音特征进行建模来实现身份识别。该系统主要包含三个核心模块：特征提取、模型训练和识别匹配。

在特征提取阶段，系统会从语音信号中提取能够表征说话人身份的特征参数，最常用的是梅尔频率倒谱系数(MFCC)。这些特征能够有效捕捉语音中的个性特征，同时过滤掉与说话人无关的信息。

模型训练阶段采用高斯混合模型来建立说话人的语音特征模型。GMM通过多个高斯分布的线性组合来描述特征空间中的概率分布，每个说话人的语音特征都可以用一组特定的GMM参数来表征。训练过程就是通过期望最大化(EM)算法来估计这些参数。

识别阶段将待测语音的特征序列与已注册的说话人模型进行匹配计算，根据似然值来确定最可能的说话人。系统通常会采用对数似然比作为判决策略，提高识别的鲁棒性。

该MATLAB实现包含了完整的处理流程，从语音预处理、特征提取到模型训练和测试。通过调整GMM的组件数量和训练迭代次数，可以在识别准确率和计算复杂度之间取得平衡。