Matlab声纹识别

资 源 简 介

Matlab声纹识别

详 情 说 明

声纹识别是一种基于语音信号的生物特征识别技术，通过分析说话人的声音特征来确认身份。在Matlab中实现声纹识别通常包含特征提取和模式匹配两个核心步骤。

MFCC（梅尔频率倒谱系数）是声音信号处理中的关键特征参数，它模拟人耳对声音频率的感知特性，能够有效表征语音的短时频谱特征。提取过程主要包含预加重、分帧加窗、傅里叶变换、梅尔滤波器组处理以及对数能量转换等步骤。

系统训练阶段会为每个说话人建立声纹模型，将训练语音的MFCC特征存入模板库。测试时，程序会计算测试语音与模板库中所有样本的特征距离（如欧氏距离或动态时间规整DTW），通过阈值判定匹配结果。对于未训练过的声音，系统会返回“未知说话人”或相似度评分。

该方案的扩展性体现在：1）可通过高斯混合模型（GMM）提升大样本下的识别率；2）结合深度学习框架（如CNN）处理更复杂的声纹特征；3）实时识别场景中需优化帧长和帧移参数以平衡效率与精度。