Python实现说话人识别

Python实现说话人识别可以使用MFCC（Mel频率倒谱系数）特征提取和GMM（高斯混合模型）分类器。具体步骤如下：

1.准备数据集，包括多个说话人的语音数据，每个说话人的语音数据存放在一个文件夹中。

2.使用FileFinder.py获得训练用的音频文件列表。

3.使用pydub库将音频文件转换为wav格式。

4.使用librosa库提取每个音频文件的MFCC特征。

import librosa

# 读取音频文件
y, sr = librosa.load(audio_file_path, sr=None)

# 提取MFCC特征
mfccs = librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=20)

5.使用sklearn库的GMM分类器对每个说话人的MFCC特征进行训练。

from sklearn.mixture import GaussianMixture

# 训练GMM分类器
gmm = GaussianMixture(n_components=8, covariance_type='diag', max_iter=200, n_init=3)
gmm.fit(mfccs)

6.使用训练好的GMM分类器对新的音频文件进行说话人识别。

# 提取新音频文件的MFCC特征
new_mfccs = librosa.feature.mfcc(y=new_audio, sr=sr, n_mfcc=20)

# 使用训练好的GMM分类器进行说话人识别
score = gmm.score(new_mfccs)