gmm_estimate.m：高精度说话人识别Matlab程序

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。

该存储库包含在TIMIT数据库上使用深度神经网络进行自动说话人识别实验的Matlab代码。其中，我们添加了Microsoft工具箱（MST身份）的基线GMM-UBM实现。对于DNN，我们在Matlab中实现了几种初始化方案，如规范化初始化、随机游走init等，并探索了多种学习速率方法，如sgd-cm、ada-delta和adam。所有代码均基于GPU加速。

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。

这是一个提供了基于高斯混合模型的说话人识别和验证系统的资源下载，包含了MATLAB算法和工具源码。适用于毕业设计和课程设计作业，所有源码经过严格测试，可直接运行。如有任何使用问题，请随时与我们联系，我们将第一时间进行解答。

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。

这段 Matlab 程序基于改进的过零检测算法，可有效克服传统方法的不足，显著提高检测精度。

C++ 高精度乘法算法，实现任意长度整数相乘。

实现高精度整数除法，支持高精度除以低精度的操作。

Mittag-Leffler 函数这个资源蛮不错的，适合你在分数阶微分方程时的精度计算问题。它是个 MATLAB 例程，能用来评估具有两个参数的 Mittag-Leffler 函数，精度还挺高。你只要给定相应的参数，像MLF(alpha, beta, Z, P)，就能得到 10^(-P)精度的计算结果。最近更新了一些潜在的舍入误差问题，代码也做了些清理，整体运行还算流畅。哦对了，Z 也可以是二维数组了，方便了多场景的应用。适合需要高精度计算的朋友，像一些物理建模或者信号的任务都会用到。给你推荐的同时也提醒一下，使用时如果有大的数据集，要留意内存消耗。