基于MATLAB的语音性别识别：使用MFCC和SVM

基于MATLAB的语音性别识别：使用MFCC和SVM

在语音信号处理中，性别识别是一个重要的研究领域。通过使用声音特征提取和机器学习算法，我们可以训练一个模型，能够自动识别说话者的性别。本文将介绍如何使用MATLAB编写基于MFCC（Mel频率倒谱系数）和SVM（支持向量机）的语音性别识别系统。

MFCC是一种常用的声音特征提取方法，它可以将声音信号转换成一组特征向量。SVM是一种监督学习算法，广泛用于模式识别和分类任务。我们将使用MFCC提取声音特征，然后使用SVM训练一个分类器来识别男性和女性的说话者。

首先，我们需要准备一些训练数据。我们需要一组已知性别的语音样本，这些样本将用于训练我们的模型。每个样本都应该包含一个声音文件和对应的性别标签。

接下来，我们将使用MATLAB中的音频处理工具箱来提取MFCC特征。下面是一个简单的示例代码，演示如何使用MATLAB提取MFCC特征：

% 设置参数
Fs = 44100; % 采样率
frameLength = 0.03