GMM-UB的matlab的话者训练与识别阶段程序

以下是一个简单的GMM-UB（Gaussian Mixture Model - Universal Background Model）在Matlab中进行话者训练和识别的示例程序：

话者训练阶段：

% 加载训练数据
load('train_data.mat'); % 假设训练数据保存在train_data.mat文件中

% 初始化训练参数
numMixtures = 32; % GMM中混合成分的数量
numIterations = 20; % 迭代次数

% 标准化训练数据
train_data = zscore(train_data);

% 训练GMM-UB模型
gmm = gmdistribution.fit(train_data, numMixtures, 'Regularize', 0.01, 'Replicates', numIterations);

% 保存训练好的模型
save('gmm_model.mat', 'gmm');

话者识别阶段：

% 加载测试数据
load('test_data.mat'); % 假设测试数据保存在test_data.mat文件中

% 加载训练好的模型
load('gmm_model.mat'); % 假设模型保存在gmm_model.mat文件中

% 标准化测试数据
test_data = zscore(test_data);

% 计算每个测试样本的对数似然概率
logLikelihoods = posterior(gmm, test_data);

% 根据阈值进行话者判别
threshold = -100; % 设定阈值
isSpeaker = logLikelihoods > threshold;

% 输出结果
disp(isSpeaker);

请注意，上述代码仅为示例，具体的实现可能需要根据您的数据和需求进行适当的调整。此外，还可以对训练数据和测试数据进行特征提取和降维等预处理操作，以提高识别性能。