MATLAB声纹识别系统：基于MFCC特征与高斯混合模型

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现完整的声纹识别系统，集成了语音信号预处理、MFCC特征提取与GMM模型训练三大核心模块。系统通过端点检测和分帧加窗优化语音质量，利用梅尔频率倒谱系数捕捉声纹特征，并采用高斯混合模型进行高效建模。

详 情 说 明

基于MFCC和GMM的声纹识别系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的声纹识别系统，通过梅尔频率倒谱系数(MFCC)进行语音特征提取，并利用高斯混合模型(GMM)对说话人特征进行建模与识别。该系统包含语音预处理、特征提取、模型训练、识别匹配和性能评估五大核心模块，能够有效完成说话人身份的自动化识别任务。

功能特性

• 语音信号预处理模块：实现语音活动检测、预加重、分帧加窗、端点检测等预处理操作
• 特征提取模块：提取梅尔频率倒谱系数(MFCC)作为声纹特征
• 模型训练模块：使用高斯混合模型(GMM)对说话人特征进行建模
• 识别匹配模块：通过计算测试语音与注册模型的似然度进行身份识别
• 性能评估模块：计算识别准确率、等错误率等评价指标

使用方法

训练阶段

1. 准备训练数据：.wav格式语音文件（16kHz采样率，单声道），每位说话人提供3-10条语音样本
2. 准备说话人标签文件：文本文件记录各语音样本对应的说话人ID
3. 运行训练程序，系统将生成每个说话人的GMM模型参数文件(.mat格式)

识别阶段

1. 准备测试数据：.wav格式待识别语音（2-5秒时长，与训练数据相同格式）
2. 运行识别程序，系统将输出：

- 最匹配的说话人ID及置信度分数 - 所有注册说话人与测试语音的匹配得分矩阵

评估阶段

系统可生成详细的评估报告，包括：

• 识别准确率统计
• 混淆矩阵分析
• ROC曲线等性能指标图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 统计学和机器学习工具箱
• 音频处理工具箱（推荐）

文件说明

主程序文件集成了完整的声纹识别流程，实现了从语音数据读取、预处理、特征提取到模型训练与评估的全套功能，支持单次实验和批量处理两种模式，同时提供识别结果可视化和性能指标分析能力。该文件作为系统入口点，协调各模块协同工作，确保识别流程的完整性与准确性。