基于MATLAB的五人语音MFCC特征识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现五人语音识别，通过提取语音信号的MFCC特征进行说话人分类。系统支持自动读取文件夹语音数据，无需手动配置路径，提供高效便捷的识别解决方案。

详 情 说 明

五人语音MFCC特征识别系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB的五人语音识别系统，核心功能是通过提取语音信号的MFCC（梅尔频率倒谱系数）特征，实现对五位不同说话人的语音进行自动识别分类。系统设计为"开箱即用"模式，用户只需按照规定的文件夹结构放置语音数据，运行主程序即可完成整个识别流程，无需任何手动配置。

功能特性

• 自动化数据处理：支持按文件夹结构自动读取五人语音数据，每个说话人对应独立文件夹
• MFCC特征提取：采用标准的MFCC特征提取流程，包括预加重、分帧、加窗等预处理技术
• 高精度识别：基于模式识别与分类算法，实现五人语音的高准确率分类
• 完整结果输出：

- MFCC特征矩阵（每个语音文件提取13维特征序列） - 识别准确率统计报告 - 混淆矩阵展示识别结果分布 - MFCC特征时频可视化图 - 实时测试语音的说话人识别结果

使用方法

1. 准备数据：创建主数据文件夹，内部包含五个子文件夹（对应五位说话人），每个子文件夹内放置该说话人的.wav格式语音文件
2. 配置参数：语音文件要求为单声道，采样率建议8kHz或16kHz，时长2-5秒为宜
3. 运行系统：执行主程序文件，系统将自动完成数据读取、特征提取、模型训练和测试评估全过程
4. 查看结果：程序运行结束后，控制台将输出识别准确率，同时生成混淆矩阵和特征可视化图表

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 硬件要求：至少4GB内存，支持音频处理的基本声卡设备
• 数据格式：支持的音频格式为.wav，需符合规定的采样率和声道要求

文件说明

主程序文件整合了系统的全部核心功能，包括语音数据的自动扫描与加载、MFCC特征参数的完整提取流程、分类模型的训练与优化、测试集的身份识别预测，以及最终识别性能的全面评估与可视化结果输出。该文件实现了从数据输入到结果展示的端到端处理，确保用户无需干预中间环节即可获得完整的语音识别分析报告。