基于声纹特征的说话人识别与确认系统（MATLAB实现）

资 源 简 介

本MATLAB项目实现完整的说话人识别与确认系统，包含语音预处理、MFCC特征提取和模式识别模块。系统支持说话人身份识别与验证，适用于生物认证和语音分析场景。

详 情 说 明

基于声纹特征的说话人识别与确认系统（MATLAB实现）

项目介绍

本项目实现了一个完整的说话人识别与确认系统，采用MATLAB编程实现。系统通过分析语音信号中的声纹特征，能够准确识别说话人身份并进行验证。核心技术包括MFCC特征提取、GMM模型训练和动态时间规整等先进算法，可应用于安全认证、智能交互等多个领域。

功能特性

核心功能模块

• 语音信号预处理：端点检测、预加重、分帧加窗等预处理操作
• 声纹特征提取：提取MFCC特征及其一阶、二阶差分特征
• 说话人模型训练：使用GMM为每个说话人建立声纹模型
• 识别与确认功能：

- 说话人识别（1:N识别）：识别未知语音的所属说话人 - 说话人确认（1:1验证）：验证声称身份与语音是否匹配

• 性能评估：计算识别准确率、等错误率（EER）等评估指标

输入输出

• 输入要求：

- 训练数据：WAV格式语音样本（16kHz采样率，2-5秒时长） - 测试数据：WAV文件或实时录音输入 - 说话人标签信息

• 输出结果：

- 识别结果：最匹配说话人ID、置信度分数、候选列表 - 确认结果：接受/拒绝判断、验证得分、EER曲线 - 可视化：特征图谱、统计图表、性能报告

使用方法

1. 数据准备：将训练语音按说话人分类存放于指定目录
2. 模型训练：运行训练脚本建立说话人声纹模型库
3. 测试识别：

- 识别模式：输入未知语音，系统返回最可能说话人 - 确认模式：输入语音和声称身份，系统返回验证结果

1. 性能评估：查看系统识别准确率和等错误率指标

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
• 硬件建议：4GB以上内存，支持音频输入输出设备

文件说明

主程序文件整合了系统的完整工作流程，包含语音数据加载与预处理、声纹特征参数计算、高斯混合模型训练优化、说话人识别与身份验证决策、以及识别性能评估与可视化结果生成等核心功能。