matlab如何将mfcc提取的特征变成模型

matlab说话人识别项目中，使用mfcc提取完五位测试人员，每人五个数据集音频的特征后，如何将其变为模型，以便提高识别的准确率
mfcc代码部分截图

 dtmm=zeros（size（dtm））;
 fori=3:size（dtm,1）-2
 dtmm（i，:)=-2*dtm（i-2，:)-dtm（i-1，:)+dtm(i+1，:+2*dtm（i+2，:）
 end
 dtmm=dtmm/3;
 %合并mfcc参数和一阶差分mfcc参数
 ccc=[mdtmdtmm];
 %去除首尾两顿，因为这两顿的一阶差分参数为
 ccc=ccc(3:size（m,1）-2，:）
 getmfcc=ccc:%返回特征值
 figure;
 plot(ccc(:,1)）;
 holdon
 plot(ccc(:,2），r＇）
 plot(ccc(:,3)，g＇）
 plot(ccc(:,5)，y'）
 plot(ccc(:,7)，b'）
 xlabel（帧数）;
 ylabe1（幅值）;
 title（维数1->7'）
 end

把所有人的mfcc特征合成一个特征矩阵，然后80%训练20%测试，用SVM分类：
比如：

% 假设你有五个人的mfcc特征矩阵，分别为A、B、C、D和E。
% 每个特征矩阵包含n个样本，每个样本由m个mfcc特征组成。

% 将所有特征矩阵串联起来，形成一个大的特征矩阵
X = [A; B; C; D; E];

% 为每个人的样本分配标签
Y = [repmat(1, size(A, 1), 1); repmat(2, size(B, 1), 1); ...
     repmat(3, size(C, 1), 1); repmat(4, size(D, 1), 1); ...
     repmat(5, size(E, 1), 1)];

% 将数据分为训练集和测试集
cv = cvpartition(Y, 'HoldOut', 0.2);
X_train = X(training(cv), :);
Y_train = Y(training(cv));
X_test = X(test(cv), :);
Y_test = Y(test(cv));

% 训练SVM模型
SVMModel = fitcsvm(X_train, Y_train);

% 评估模型性能
Y_pred = predict(SVMModel, X_test);
accuracy = sum(Y_pred == Y_test) / numel(Y_test);

如果答案对您有所帮助，望采纳。