说话人识别C#代码

资 源 简 介

说话人识别C#代码

详 情 说 明

基于MFCC和DTW的说话人识别系统主要分为两个核心模块：特征提取和模式匹配。MFCC（梅尔频率倒谱系数）用于从语音信号中提取关键声学特征，它能模拟人耳对频率的敏感特性。首先对语音信号进行分帧加窗处理，然后通过傅里叶变换转换到频域，最后经过梅尔滤波器和离散余弦变换得到MFCC系数向量。

DTW（动态时间规整）算法则负责解决不同发音速度带来的时间轴差异问题。该算法通过构建累积距离矩阵，找到测试语音与参考模板之间的最优非线性对齐路径，计算最小匹配距离作为识别依据。C#版本通常采用COM组件调用MATLAB引擎或直接实现算法逻辑，而MATLAB版本则可直接利用Signal Processing Toolbox中的现成函数。系统训练阶段需要预先录制并存储说话人的语音特征模板，识别阶段则通过计算输入语音与各模板的DTW距离来实现身份判定。