基于高斯混合模型的说话人识别与验证系统

职能：选择图像序列并读取，将选定的图像序列添加到数据库，用于训练数据库信息。步态识别功能处理输入图像序列并从当前目录中删除数据库。

matlab高斯混合模型是一种在matlab中使用的模型。

提取MFCC参数，并应用DTW技术进行说话人识别，以实现优异的识别效果。

这是在Matlab环境下利用高斯混合模型（GMM）进行说话人识别的源程序。训练模型已固定，可稳定运行并生成结果。分享给大家，希望能够帮助到需要的人。

这是一个专为教育目的设计的脚本，可以直接使用，生成二维高斯混合随机数据集，并使用无限高斯混合模型进行推理过程的可视化。参考资料：Carl Edward Rasmussen的研究论文，详细介绍了无限高斯混合模型的理论与应用。

本代码为Matlab源程序，实现了基于混合高斯模型的背景更新算法，可直接读取并处理视频数据。

这是一个完整的Matlab程序，利用高斯混合模型（GMM）实现说话人识别功能，识别率高达95%以上。

全面探讨了基于高斯混合模型的图像序列运动目标检测技术，包括目标检测与追踪技术的详细介绍，还涵盖了部分matlab源代码及仿真图形。技术的进步为图像处理领域带来了新的视角和方法。

为准备NIST SRE14 i-vector挑战的官方数据，创建./data和./temp目录。包括development_data_labels.csv、dev_ivectors.csv、ivec14_sre_segment_key_release.tsv、ivec14_sre_trial_key_release.tsv、model_ivectors.csv和target_speaker_peak。执行./python/sre14_preprocess.py生成./temp/sre14.mat。然后运行./matlab/gplda_demo.m，输出开发数据集EER为2.347、2.456，评估结果为2.307。