基于MATLAB实现的高斯混合模型说话人识别

基于MATLAB实现的高斯混合模型说话人识别

说话人识别是信号处理领域中的一项重要任务，其目的是确定给定语音信号中所包含的说话人身份。高斯混合模型（GMM）是该领域中最常用的方法之一。本文将介绍如何使用MATLAB实现高斯混合模型说话人识别，并提供相应的源代码。

1. 数据预处理

首先需要准备训练和测试数据集。可以使用公开的语音库，如TIMIT，或自己录制语音数据。录制的语音数据应该来自不同的说话人，并且应该包含尽可能多的语音特性。

通常情况下，需要从原始语音信号中提取MFCC（Mel Frequency Cepstral Coefficients）特征，以便将其用于建立模型。MFCC是一种表示语音信号的有效方式，它使用FFT将信号转换成频率域，然后基于梅尔刻度为频率轴上的刻度进行离散余弦变换。MATLAB中可以使用mfcc函数来提取MFCC系数。以下是一个简单的例子：

[x,fs] = audioread('test.wav');
mfccs = mfcc(x, fs);

此代码片段读取名为“test.wav”的音频文件，并提取其特征。mfccs变量将包含提取的MFCC系数。

2. 高斯混合模型

高斯混合模型是一种统计模型，用于描述由多个高斯分布组成的概率分布。在说话人识别中，我们可以使用GMM来表示每个说话人的语音特征。每个说话人都被假定为由多个高斯分布组成的混合分布。假设有n个说话人，每个说话人都由k个高斯分布组成。

在MATLAB中，我们可以使用gmdistribution函数来构建高斯混合模型。以下是一个简单的例子：<