标题：基于 GMM 和 MFCC 的 Matlab 语音识别技术研究
摘要：本文基于 GMM（Gaussian Mixture Model）和 MFCC（Mel Frequency Cepstral
Coefficients）两种常用的语音识别技术，探讨了在 Matlab 环境下进行语音识别的方法。文章通
过构建训练集和测试集，并进行说明和结果分析，展示了该技术在语音识别领域的应用前景。
1. 引言
在当今信息时代，语音技术作为人机交互的重要手段之一，得到越来越广泛的应用。语音识别作为其
中重要的一环，旨在实现将语音信息转化为文本或命令，提高人机交互的便捷性和效率。
2. GMM 的原理与应用
GMM 是一种常用的统计模型，其基本原理是使用多个高斯函数的线性组合来近似描述数据的分布。在
语音识别中，GMM 被广泛应用于声学建模，用于表示语音信号的特征。
3. MFCC 的原理与应用
MFCC 是一种常用的语音特征提取算法，它模拟了人耳对声音的感知机制，将声音信号转化为一组特
征向量。MFCC 的主要过程包括预加重、分帧、加窗、傅里叶变换、梅尔滤波器组特征提取和离散余
弦变换等。
4. 实验设计与数据集介绍
本文利用 Matlab 编程环境，构建了一个包含训练集和测试集的实验平台。训练集用于建立 GMM 模型
，测试集用于验证模型的准确性和性能。同时，对数据集的录制过程、语音样本的选择等进行了详细
的说明和解析。
5. GMM 参数训练与模型建立
在语音识别的过程中，针对每个语音信号，需要对 GMM 的参数进行训练，并建立相应的模型。本文详
细介绍了 GMM 参数训练的方法和步骤，并展示了实验结果和分析。
6. MFCC 特征提取与预处理
MFCC 作为一种重要的语音特征提取算法，对语音信号的预处理起着关键作用。本文介绍了 MFCC 的
具体步骤和参数设置，并对提取到的特征向量进行了分析和解释。
7. 实验结果与性能评估
通过对训练集和测试集的实验，本文对基于 GMM 和 MFCC 的语音识别技术进行了性能评估。对实验结
果进行了分析和解释，并对该技术在实际应用中可能遇到的问题进行了讨论。
8. 结论
