基于矢量量化（VQ）的说话人识别算法

资 源 简 介

基于矢量量化（VQ）的说话人识别算法

详 情 说 明

基于矢量量化(VQ)的说话人识别算法是一种经典的语音身份验证方法。其核心思想是将说话人的语音特征参数空间划分为若干区域，每个区域用其质心作为代表，形成特征码本。

该算法主要包含三个关键步骤：

首先是特征提取阶段。通常采用短时频谱特征如MFCC（梅尔频率倒谱系数），通过对语音信号分帧处理后，提取能够表征说话人声道特性的特征向量。

然后是训练阶段。对每个说话人的语音样本进行聚类分析，采用LBG算法等矢量量化方法生成该说话人的特征码本。这个码本本质上是将高维特征空间划分成若干子空间，并记录每个子空间的代表向量。

最后是识别阶段。将待测语音的特征序列与预先存储的各个说话人的码本进行匹配计算，通过最小平均量化误差准则确定最相似的说话人身份。匹配过程中常用的距离度量包括欧式距离和余弦相似度等。

这种方法的主要优势在于算法简单、计算效率高，特别是在小规模说话人库中表现良好。但随着说话人数量的增加，识别性能会有所下降。后续的改进方法常结合高斯混合模型(GMM)等概率模型来提升识别效果。