基于LPCC与LPC参数融合的DTW说话人识别MATLAB实现

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了一个说话人识别系统，通过提取LPC和LPCC双重特征参数，结合动态时间规整(DTW)算法进行模式匹配，有效提升身份识别的准确性和鲁棒性。

详 情 说 明

基于LPCC与LPC参数融合的DTW说话人识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于动态时间规整（DTW）算法的说话人身份识别系统。系统通过提取语音信号的线性预测编码（LPC）参数和线性预测倒谱系数（LPCC）参数作为双重特征，利用DTW算法进行模式匹配和相似度计算，最终实现对说话人身份的准确识别。系统具有特征提取、模板训练、实时识别和性能评估等功能模块，适用于语音身份验证、智能门禁等场景。

功能特性

• 双重特征融合：结合LPC与LPCC参数优势，提高特征表征能力
• 动态时间规整：采用DTW算法解决语音信号时长不一致的匹配问题
• 模块化设计：包含语音预处理、特征提取、模板训练、实时识别和性能评估等独立模块
• 可视化分析：提供特征参数曲线、DTW路径对齐图等图形化展示
• 参数可配置：支持帧长、帧移、LPC阶数等关键参数灵活调整

使用方法

数据准备

1. 训练数据：准备包含多个说话人的语音样本（.wav格式），每个说话人提供多段语音用于建立参考模板
2. 测试数据：待识别的语音片段（.wav格式），采样率建议16kHz，单声道

运行流程

1. 配置系统参数（帧长、帧移、LPC阶数、LPCC阶数等）
2. 运行训练模块，生成各说话人的参考模板
3. 加载测试语音，进行实时识别
4. 查看识别结果和性能评估报告

输出结果

• 识别结果：测试语音对应的说话人ID及置信度评分
• 相似度矩阵：测试语音与各参考模板的DTW距离矩阵
• 性能报告：识别准确率、误识率等统计指标
• 可视化结果：特征参数曲线、DTW路径对齐图等图形化展示

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱
• 至少4GB内存
• 支持16kHz采样的音频输入设备（实时识别时）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，包括语音信号的预处理操作、LPC与LPCC双重特征的提取与融合计算、基于DTW算法的模板训练与模式匹配、实时识别功能的执行以及识别性能的综合评估与可视化输出。