MATLAB实现的基于VQ的说话人识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了一套基于矢量量化(VQ)的说话人识别系统，通过提取语音频谱特征构建个性化码本，采用距离匹配算法实现高效准确的身份识别，在保证识别精度的同时优化了计算效率。

详 情 说 明

基于VQ的说话人识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于矢量量化（VQ）方法的说话人识别系统。系统通过提取语音信号的MFCC或LPC特征，为每个说话人生成独特的VQ码本。在识别阶段，通过计算输入语音特征与预存码本之间的失真度，实现说话人身份的判定。该算法在保证识别准确率的同时，注重计算效率优化，为后续转换为C语言实现奠定了基础。

功能特性

• 语音特征提取：支持MFCC和LPC两种主流语音特征提取方法
• 码本训练：采用LBG算法生成每个说话人的矢量量化码本
• 说话人识别：基于最小失真准则进行说话人身份匹配
• 性能评估：提供识别准确率、混淆矩阵等评估指标
• 参数可配置：支持码本大小、特征维度等关键参数灵活调整

使用方法

训练阶段

1. 准备训练语音数据（WAV格式，8kHz-16kHz采样率）
2. 配置码本大小和特征维度参数
3. 运行训练程序生成说话人码本模型

识别阶段

1. 输入待识别语音片段
2. 系统自动提取特征并与预存码本进行匹配
3. 输出最匹配的说话人ID及相应的匹配度分数

性能评估

系统支持交叉验证测试，可输出识别准确率、混淆矩阵等详细评估报告。

系统要求

• 软件环境: MATLAB R2016b或更高版本
• 音频格式: 支持WAV格式，建议采样率8kHz-16kHz
• 内存要求: 最低4GB RAM（建议8GB以上用于处理大规模语音库）
• 存储空间: 至少1GB可用磁盘空间用于模型存储

文件说明

main.m文件作为系统主入口，负责协调整个识别流程，包含语音数据读取、特征参数提取、码本训练优化、说话人识别匹配以及结果输出展示等核心功能模块的调度与执行。