语音识别matlab VQ+MFCC

资 源 简 介

语音识别matlab VQ+MFCC

详 情 说 明

语音识别技术中，MFCC（梅尔频率倒谱系数）与VQ（矢量量化）的结合是话者识别的经典方案。该方案在MATLAB中的实现主要分为三个关键阶段：

特征提取阶段 通过MFCC算法将语音信号转换为表征声道特性的特征向量。MATLAB内置的信号处理工具箱可高效完成预加重、分帧、加窗等预处理步骤，并通过FFT和梅尔滤波器组提取倒谱系数。通常保留前12-16个系数作为特征维度。

码本训练阶段 使用LBG算法对训练集的MFCC特征进行矢量量化，生成每个话者的专属码本。该过程通过迭代聚类将高维特征空间划分为有限个矢量区域，最终以码本中的码字作为话者的"声纹模板"。

识别匹配阶段 对待测语音的MFCC特征序列进行矢量量化，计算其与各话者码本的平均量化失真距离。采用最近邻准则，将失真最小的话者判定为识别结果。MATLAB的矩阵运算能力可加速距离计算过程。

该方案在安静环境下对特定话者的识别率可达90%以上，但需注意背景噪声和语音长度会影响性能。改进方向可考虑结合GMM模型或引入动态时间规整（DTW）技术。