基于MFCC和SVM的说话人性别识别

建立了普通话语音性别数据库，提出联合梅尔频率频谱系数(MelfrequencyCepstrumCoefficients,MFCC)的特征提取方法和支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)的分类方法进行说话人性别识别,并与其它分类方法进行比较，实验结果表明该方法的说话人性别识别准确率达到98.7%，明显优于其它分类器。