基于语音的说话者识别：利用语音MFCC及GMM进行说话人辨识
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简介：
本研究探讨了通过提取语音信号中的梅尔频率倒谱系数（MFCC）并结合高斯混合模型（GMM），实现有效的说话人识别技术，以区分不同说话人的身份。
基于语音的说话人识别使用免费的ST美国英语语料库数据集（SLR45）。该数据集中包含10位说话者（5名女性和5名男性）的话语，每位说话者的讲话大约有350种。
在理论上的语音特征提取中，我们采用梅尔频率倒谱系数（MFCC），因为它们在说话人验证中提供最佳结果。MFCC通常通过以下步骤得出：
1. 对信号进行傅立叶变换。
2. 使用三角形重叠窗口将获得的光谱功率映射到mel尺度上。
3. 记录每个梅尔频率下的对数功率值。
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