MATLAB实现基于UBM-MAP的说话人识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了基于通用背景模型(UBM)与最大后验概率(MAP)自适应算法的说话人识别系统。通过UBM建模基本声学空间，MAP自适应调整模型参数，有效增强对目标说话人的建模精度与系统识别效果。

详 情 说 明

基于UBM模型的说话人识别MAP算法实现与分析

项目介绍

本项目实现了基于通用背景模型(UBM)的最大后验概率(MAP)自适应算法，用于解决小样本条件下的说话人识别问题。系统通过训练一个代表通用声学空间的UBM模型，然后利用目标说话人有限的语音数据，通过MAP自适应技术调整模型参数，生成个性化的高斯混合模型(GMM)。项目包含完整的语音处理流程，从特征提取到模型训练，再到最终的识别测试与性能评估。

功能特性

• 完整的处理流程：涵盖语音预处理、特征提取、模型训练、自适应调整和识别测试全流程
• UBM建模：使用EM算法训练高斯混合模型作为通用背景模型
• MAP自适应：利用最大后验概率估计实现目标说话人模型的自适应优化
• 性能评估：提供等错误率(EER)、检测代价函数(DCF)等核心评测指标
• 可视化分析：生成似然度分布图、DET曲线、混淆矩阵等分析图表

使用方法

1. 数据准备：准备训练UBM的多人语音数据集和目标说话人语音片段
2. 参数配置：设置音频处理参数（16kHz采样率，25ms帧长，10ms帧移）
3. 模型训练：运行训练流程生成UBM模型
4. 自适应调整：使用目标说话人数据对UBM进行MAP自适应
5. 识别测试：输入测试语音进行说话人确认/拒绝决策
6. 结果分析：查看识别结果和性能评估报告

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
• 至少4GB内存（推荐8GB）
• 支持.wav格式的音频文件输入

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了语音信号预处理与特征提取、通用背景模型的训练与参数优化、目标说话人模型的MAP自适应调整、测试语音的说话人识别与决策判断，以及识别性能的定量评估与可视化分析功能。该文件通过模块化设计将各个算法阶段有机结合，为用户提供完整的说话人识别解决方案。