基于MATLAB的MFCC-GMM语音识别技术
语音识别是一种将语音信号转换为可理解文本的技术。在实际应用中，语音识别得到了广泛应用，如语音助手、语音搜索和语音转换等。由于MFCC-GMM是最常用的语音识别方法之一，因此本篇文章将介绍基于MATLAB的MFCC-GMM语音识别技术。
- MFCC算法介绍
Mel频率倒谱系数（MFCC）是一种对语音信号进行特征提取的方法。对于语音信号，MFCC主要包括以下步骤：
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预加重：目的是使语音信号更加平滑，以便更好地进行分析处理。
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分帧：将连续的语音信号分成短时帧，以便在每个时间窗口内执行特征提取。
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加窗：将每个语音帧内的信号值乘以一个窗函数，以减小频域泄漏。
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傅里叶变换：将每个帧的信号转换为频谱。
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Mel滤波器组：使用一组Mel滤波器对频谱进行滤波，并计算每个Mel滤波器的能量。
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对数运算：对每个Mel滤波器的能量取对数。
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DCT变换：对取对数后的Mel频谱进行DCT变换，以获得MFCC系数。
- GMM算法介绍
高斯混合模型（GMM）是一种用于对数据进行建模的技术。对于语音识别，GMM主要用于建立用于分类的声学模型。GMM的基本思想是将数据表示为若干个高斯分布的加权和，每个分布都表示一个类别。在语音识别中，每个高斯分布对应一个音素类别。训练GMM模型需要使用少量的标记数据和大量的未标记数据，通过EM算法进行优化，以最大化未标记数据的似然性。