speaker reco 使用MFCC和SVM进行文本相关说话人识别

说话人识别是一种技术，它允许系统通过分析声音特征来识别特定个体的声音。在这个项目中，我们专注于使用梅尔频率倒谱系数（MFCC）和支持向量机（SVM）进行文本相关的说话人识别。MFCC是一种常用的声音特征提取方法，而SVM则是一种强大的分类算法。MFCC的计算过程包括预加重、分帧、窗函数乘法、傅立叶变换、梅尔滤波器组、对数运算以及离散余弦变换。这些步骤帮助我们从声音中提取出与人耳感知最相关的特征，如音调、音色和强度变化。SVM则通过找到一个最优超平面来将不同说话人的声音样本区分开。通过Python中的librosa库可以计算MFCC，使用scikit-learn库可以实现SVM。我们需要加载音频数据，计算每个样本的MFCC特征，随后用这些特征训练SVM模型。训练好的模型可用于识别新的未知声音。