MATLAB实现的GMM与MFCC语者识别系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台开发，通过音频预处理、MFCC特征提取和GMM建模，实现高效的语者识别。系统可处理原始语音信号，提取13维MFCC特征，并利用高斯混合模型进行身份验证，适用于语音安全认证等场景。

详 情 说 明

基于GMM与MFCC特征提取的MATLAB语者识别系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的语者识别系统，采用MFCC（梅尔频率倒谱系数）特征提取与GMM（高斯混合模型）概率建模技术。系统能够对特定语者的语音特征进行建模，并通过概率匹配实现语者身份的准确识别。该系统适用于语音安全认证、个性化语音服务等场景。

功能特性

• 音频预处理模块：对输入语音信号进行预加重、分帧、加窗等操作，有效消除环境噪声和录音设备影响
• MFCC特征提取模块：提取语音信号的梅尔频率倒谱系数，获取表征语者特征的13维MFCC参数
• GMM模型训练模块：使用高斯混合模型对特定语者的MFCC特征进行建模，建立语者特征模板库
• 实时识别模块：对待识别语音进行特征提取后与模板库进行概率匹配，输出最可能的语者身份及置信度

使用方法

训练阶段

1. 准备训练数据：WAV格式语音样本（采样率16kHz，16位量化），每个语者至少10个语音片段
2. 配置语者标签信息：建立语音文件与语者身份的对应关系
3. 运行训练程序：系统将自动提取MFCC特征并训练GMM模型
4. 保存模型：生成每个语者的GMM模型参数文件（.mat格式）

识别阶段

1. 输入待识别语音：实时采集或输入符合格式要求的语音音频文件
2. 运行识别程序：系统将提取特征并与模板库进行匹配
3. 获取识别结果：输出识别语者的ID编号及匹配置信度分数
4. 查看可视化结果：显示MFCC特征图谱、GMM模型分布图及识别结果对比图表

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 统计学和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 音频输入设备（用于实时录音识别）
• 推荐内存：4GB以上

文件说明

主程序文件实现了系统的核心流程控制，包括语音数据的读取与预处理、特征参数的提取计算、高斯混合模型的训练与优化、实时语音的识别匹配，以及结果的可视化展示功能。该文件整合了各个功能模块，为用户提供完整的语者识别解决方案。