基于MATLAB实现的基于高斯混合模型的说话人识别系统

1. 数据准备

% 数据准备
% 假设数据存储在文件夹中，每个说话人的语音样本存储在一个子文件夹中
dataFolder = 'path_to_data'; % 替换为实际数据路径
speakers = dir(fullfile(dataFolder, '*')); % 获取所有说话人的文件夹
numSpeakers = length(speakers); % 说话人数量

2. 特征提取

% 特征提取
% 使用MFCC（Mel Frequency Cepstral Coefficients）作为特征
function features = extractMFCC(audioFile)
    % 读取音频文件
    [y, fs] = audioread(audioFile);
    
    % 提取MFCC特征
    mfcc = extractAudioFeatures(y, fs, 'MFCC');
    
    % 返回特征
    features = mfcc.MFCC;
end

% 提取所有说话人的特征
allFeatures = cell(numSpeakers, 1);
for i = 1:numSpeakers
    speakerFolder = fullfile(dataFolder, speakers(i).name);
    audioFiles = dir(fullfile(speakerFolder, '*.wav')); % 假设音频文件为.wav格式
    speakerFeatures = [];
    for j = 1:length(audioFiles)
        audioFile = fullfile(speakerFolder, audioFiles(j).name);
        features = extractMFCC(audioFile);
        speakerFeatures = [speakerFeatures; features];
    end
    allFeatures{i} = speakerFeatures;
end

3. GMM模型训练

% GMM模型训练
% 使用fitgmdist函数训练GMM模型
numComponents = 16; % GMM组件数量
gmmModels = cell(numSpeakers, 1);
for i = 1:numSpeakers
    gmmModels{i} = fitgmdist(allFeatures{i}, numComponents);
end

4. 说话人识别

% 说话人识别
% 提取测试语音的特征
testAudioFile = 'path_to_test_audio.wav'; % 替换为实际测试音频路径
testFeatures = extractMFCC(testAudioFile);

% 计算测试语音在每个GMM模型下的对数似然度
logLikelihoods = zeros(numSpeakers, 1);
for i = 1:numSpeakers
    logLikelihoods(i) = logpdf(gmmModels{i}, testFeatures);
end

% 选择最大似然度对应的说话人
[~, recognizedSpeakerIndex] = max(logLikelihoods);
recognizedSpeaker = speakers(recognizedSpeakerIndex).name;

% 输出识别结果
disp(['识别的说话人是：', recognizedSpeaker]);

参考代码 基于高斯混合模型（GMM）的说话人识别matlab youwenfan.com/contentcnb/81753.html

1. 数据准备：准备用于训练和测试的语音数据，每个说话人的语音样本存储在一个子文件夹中。
2. 特征提取：使用MFCC作为特征，提取每个语音样本的特征向量。
3. GMM模型训练：对每个说话人的特征数据训练GMM模型。
4. 说话人识别：提取测试语音的特征，并计算其在每个GMM模型下的对数似然度，选择最大似然度对应的说话人作为识别结果。