说话人识别的程序

资 源 简 介

说话人识别的程序

详 情 说 明

说话人识别技术是一种通过分析语音特征来辨别不同说话人的生物识别技术。这个特定的程序实现了对10个特定说话人的识别，达到了90%的识别准确率。

从程序结构来看，系统似乎采用MATLAB作为开发环境，通过执行laststep.m文件来启动整个识别流程。典型的说话人识别系统包含以下几个关键步骤：

首先是语音信号的预处理阶段，包括降噪、端点检测等操作，确保只分析有效的语音片段。然后系统会进行特征提取，可能使用了MFCC(梅尔频率倒谱系数)这类常见的语音特征参数，它们能有效反映说话人的声道特征。

特征匹配阶段是整个系统的核心，程序可能采用了GMM(高斯混合模型)或SVM(支持向量机)等机器学习方法建立说话人模型，通过比较输入语音特征与预存模型的相似度来做出判断。

90%的识别率表明该系统在特定环境和使用条件下表现良好，实际准确率可能受到录音质量、环境噪声和说话人状态等因素影响。这类系统可应用于安全验证、个性化服务等场景，具有较高的实用价值。