matlab下的基于高斯混合模型的说话人识别系统MFCC和GMM

这个是我参照网上的一些代码写的，可以训练和识别，但是没有做预处理，所以录音时要注意不要出现没声音的片段，识别率不是很高，可以做一下参考！ code=train('train\',4) %训练 test('test\',8,code) %识别

function y = cmvnpdf（X Mu Sigma）
%CMVNPDF     - （Complex range） multivariate normal probability density function （pdf）.
%   Y = CMVNPDF（X） returns the n-by-1 vector Y containing the probability
%   density of the multivariate normal distribution with zero mean and
%   identity covariance matrix evaluated at each row of the n-by-d matrix
%   X. Rows of X correspond to observations and columns correspond to
%   variables or coordinates.
%
%   Y = CMVNPDF（XMU） returns the density of the multivariate normal
%   distribution with mean MU and identity covariance matrix evaluated
%   at each row of X.  MU is a 1-by-d vector or an n-by-d matrix in which
%   case the density is evaluated for each row of X with the corresponding
%   row of MU.  MU can also be a scalar value which CMVNPDF replicates to
%   match the size of X.
%
%   Y = CMVNPDF（XMUSIGMA） returns the density of the multivariate normal
%   distribution with mean MU and covariance SIGMA evaluated at each row
%   of X.  SIGMA is a d-by-d matrix or an d-by-d-by-n array in which case
%   the density is evaluated for each row of X with the corresponding page
%   of SIGMA i.e. CMVNPDF computes Y（I） using X（I:） and SIGMA（::I）.
%   Pass in the empty matrix for MU to use its default value when you want
%   to only specify SIGMA.
%
%   If X is a 1-by-d vector CMVNPDF replicates it to match the leading
%   dimension of MU or the trailing dimension of SIGMA.
%
%   Example:
%
%      mu = [1 -1];
%      Sigma = [.9 .4; .4 .3];
%      X = mvnrnd（mu Sigma 10）;
%      p = cmvnpdf（X mu Sigma）;
%
%   See also MVNRND NORMPDF.

%   Copyright 1993-2002 The MathWorks Inc.
%   Revision: 1.2   Date: 2002/03/28 16:51:27

%   Modified by Pekka Paalanen LUT 2003
%   
%
%   $Name:  $
%   $Revision: 1.1 $  $Date: 2004/08/16 15:06:44 $

if nargin < 1 | isempty（X）
    error（‘Requires the input argument X.‘）;
elseif ndims（X） > 2
    error（‘X must be a matrix.‘）;
end

% Get size of data.  Column vectors provisionally interpreted as multiple scalar data.
[nd] = size（X）;

% Assume zero mean data are already centered
if nargin < 2 | isempty（Mu）
    X0 = X;
 
 % Get scalar mean and use it to center data
elseif prod（size（Mu）） == 1
    X0 = X - Mu;

% Get vector mean and use it to center data
elseif ndims（Mu） == 2
    [n2d2] = size（Mu）;
    if d2 ~= d % has to have same number of coords as X
        error（‘X and MU must have the same number of columns.‘）;
    elseif n2 == n % lengths match
        X0 = X - Mu;
    elseif n2 == 1 % mean is a single row rep it out to match data
        X0 = X - repmat（Mun1）;
    elseif n == 1 % data is a single row rep it out to match mean
        n = n2;
        X0 = repmat（Xn21） - Mu;
    else % sizes don‘t match
        error（‘X or MU must be a row vector or X and MU must have the same number of rows.‘）;
    end
     
 else
   error（‘MU must be a matrix.‘）;

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
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............此处省略4个文件信息