基于语音的性别识别研究：利用MFCC与GMM的方法

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简介：
本研究探讨了通过提取音频信号中的梅尔频率倒谱系数(MFCC)并结合高斯混合模型(GMM)进行性别分类的有效性，为语音处理领域提供了一种新的分析手段。基于语音的性别识别使用免费的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位女性和5位男性）的讲话，每位说话者的录音大约有350句。在理论声学特征提取中，我们选用梅尔频率倒谱系数（MFCC），因为它们在说话人验证中表现出色。具体步骤如下： - 对信号进行傅立叶变换。 - 使用三角形重叠窗口将上述光谱的功率映射到Mel尺度上。 - 记录每个Mel频率下的对数功率值。这些特征被用于构建高斯混合模型（GMM）以实现性别识别任务。

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