matlab实现VQ说话人识别系统

资 源 简 介

matlab实现VQ说话人识别系统

详 情 说 明

语音识别系统中的VQ（矢量量化）说话人识别方法是一种经典模式识别技术。该系统通过提取语音特征并建立个人专属的码本来实现身份验证，核心流程可分为三个关键阶段：

特征提取阶段通常采用MFCC（梅尔频率倒谱系数）算法，该系数能有效模拟人耳听觉特性。处理过程包括对语音信号进行预加重、分帧加窗，然后通过傅里叶变换转换到频域，最后经梅尔滤波器组和离散余弦变换得到12-16维的特征向量。

训练阶段采用LBG算法迭代生成码本，该过程会经历分裂和优化两个步骤。系统为每个说话人训练出独特的码本，码本大小通常在32-256之间，需要平衡识别精度和计算复杂度。码本质量直接影响后续识别效果。

识别阶段采用最近邻准则进行判决，计算测试语音特征与各码本的距离。系统通过比较测试样本与注册码本的失真度来确认说话人身份，常用欧氏距离或加权欧氏距离作为度量标准。整个系统在Matlab中可利用信号处理工具箱高效实现，特别注意端点检测和特征规整对系统鲁棒性的提升。