基于MFCC与LPC特征融合的MATLAB SVM语种识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现中英语种自动识别，融合MFCC与LPC声学特征输入SVM分类器，模型高效区分中文与英文音频信号，为语音处理提供可靠解决方案。

详 情 说 明

基于MFCC与LPC特征融合的SVM中英语种识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于声学特征融合的中英语种自动识别系统。系统通过提取音频信号中的Mel频率倒谱系数（MFCC）和线性预测系数（LPC）两类特征，采用特征融合技术结合支持向量机（SVM）分类模型，实现对中文和英文两种语言的准确识别。该系统适用于语音处理、语种识别及相关研究领域。

功能特性

• 双特征提取：同步提取MFCC和LPC两类代表性声学特征
• 特征融合：采用有效的特征融合策略结合两类特征的互补优势
• SVM分类：使用支持向量机算法进行高精度语种分类
• 概率输出：提供中英文识别的概率分布结果
• 置信度评估：输出分类结果的可靠性评分
• 特征可视化：生成MFCC和LPC特征的频谱图示
• 多格式支持：支持.wav、.mp3等多种常见音频格式

使用方法

1. 准备数据：确保音频文件采样率为16kHz（建议标准），时长3-10秒
2. 运行识别：加载音频文件并执行语种识别流程
3. 查看结果：获取语种分类结果、概率分布、置信度及特征可视化图像

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱
• 统计和机器学习工具箱
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持音频文件读取的相关组件

文件说明

主程序文件整合了完整的语种识别流程，包含音频信号预处理、双通道特征提取与融合、分类模型构建与预测、结果概率计算与可视化显示等核心功能模块，实现了从音频输入到语种判定的一体化处理。