基于高斯混合模型的MATLAB说话人识别与冒名检测系统

资 源 简 介

该项目利用MATLAB实现说话人识别与冒名检测功能。训练阶段提取语音的MFCC特征并构建高斯混合模型（GMM），识别阶段通过计算未知语音与各模型的似然度判定说话人身份，适用于安防和身份验证场景。

详 情 说 明

基于高斯混合模型的说话人识别与冒名检测系统

项目介绍

本项目实现了一个基于高斯混合模型（GMM）的说话人识别系统，具备说话人身份确认和冒名者检测双重功能。系统通过提取语音的梅尔频率倒谱系数（MFCC）特征，为每个注册说话人训练专用的GMM模型。在识别阶段，通过计算测试语音与所有注册模型的似然度，实现说话人身份判定，并设置阈值机制有效识别冒名者。

功能特性

• 说话人注册管理：支持动态添加、删除注册说话人模型，保证系统扩展性
• MFCC特征提取：采用标准梅尔频率倒谱系数提取算法，确保特征质量
• GMM模型训练：基于期望最大化（EM）算法训练高斯混合模型，优化模型参数
• 多模式识别：支持说话人识别和冒名检测两种工作模式
• 可视化分析：提供MFCC特征图、GMM参数分布和似然度对比等可视化报告
• 自适应阈值：冒名检测阈值可根据实际场景调整，平衡误识率和漏识率

使用方法

训练阶段

1. 准备注册说话人的语音样本（.wav格式，16kHz采样率，单声道）
2. 设置GMM成分数量（建议8-16个）
3. 运行训练程序，系统将自动提取MFCC特征并训练对应GMM模型
4. 模型参数保存至系统模型库

识别阶段

1. 输入待识别语音片段（时长2-10秒，相同音频规格）
2. 系统提取测试语音的MFCC特征
3. 计算与所有注册说话人GMM模型的似然度
4. 输出识别结果：确认的说话人ID或"冒名者"标识
5. 提供各候选说话人的匹配概率分布作为置信度评分

系统管理

• 添加新说话人：准备新说话人语音样本，执行模型训练即可完成注册
• 删除说话人：从模型库中移除指定说话人的GMM模型
• 阈值调整：根据识别性能调整冒名检测阈值，优化系统性能

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 编程环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 音频格式：WAV格式，16kHz采样率，单声道
• 内存要求：至少4GB RAM（建议8GB）
• 存储空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包括语音数据预处理、MFCC特征提取模块调用、GMM模型训练流程管理、说话人识别决策机制以及冒名检测阈值判断功能。该文件整合了特征提取、模型训练和模式识别三个主要环节，负责协调各算法模块的执行顺序与数据传递，同时生成识别结果报告和可视化分析图表。