本文探讨了在语音识别中，如何利用MFCC和Mel频率倒谱系数进行说话人识别，以助力垃圾分类。通过Matlab实现音频文件的MFCC特征提取，结合GMM进行模型训练和分类，从而提高垃圾处理的准确性。
语音识别中的说话人识别是一个重要而挑战性的问题。在垃圾分类领域，准确地识别说话人可以帮助我们更好地分类和处理垃圾。本文将介绍如何使用MFCC结合Mel频率倒谱系数来实现基于语音识别的垃圾分类，并提供相应的Matlab代码。
首先介绍一下MFCC和Mel频率倒谱系数。MFCC是一种语音信号处理技术，通过对语音信号进行短时傅里叶变换、梅尔滤波器组、离散余弦变换等一系列处理，得到代表语音信号特征的系数，具有很好的抗噪性和特征表达能力。Mel频率倒谱系数是在MFCC基础上引入了梅尔刻度，使得将语音信号转化为频率能量分布更符合人耳感知的特点，也能够更好地区分不同说话人的声音。
接下来是Matlab代码部分。首先，我们需要用Matlab读取垃圾分类数据集中的音频文件，并将其转化为MFCC特征向量，并进行Mel滤波器组变换。这里我们使用MATLAB自带的audioread函数来读取音频文件，然后用mfcc函数计算MFCC特征向量，最后进行Mel滤波器组变换。
% 读取音频文件
filename = 'garbage1.wav';
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