基于高斯混合模型（GMM）和梅尔频率倒谱系数（MFCC）特征的数字语音识别

数字语音识别（Digital Voice Recognition）是一项将语音信号转化为文本形式的技术。在本文中，我们将介绍如何使用高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）和梅尔频率倒谱系数（Mel Frequency Cepstral Coefficients，MFCC）特征进行数字语音识别。我们将使用Python中的scikit-learn库来实现该方法。

首先，我们需要准备一些中文语音数据作为我们的训练集。这些数据可以是包含不同数字的录音文件。确保每个数字都有足够的样本来代表其语音特征。

接下来，我们需要提取MFCC特征。MFCC是一种常用的语音特征表示方法，它可以有效地捕捉语音信号的频谱特征。以下是提取MFCC特征的代码示例：

import numpy as np
import librosa

def extract_mfcc_features(file_path):
    #