基于矢量量化的说话人识别MATLAB实现

资 源 简 介

本项目实现了一个基于VQ的说话人识别系统。通过MATLAB进行语音特征提取，使用聚类算法训练个性码本，并实现对未知说话人的准确识别。该系统操作简便，适用于语音身份验证等场景。

详 情 说 明

基于VQ的说话人识别系统实现

项目介绍

本系统是一个基于矢量量化（VQ）技术的说话人识别程序。系统通过提取说话人语音的Mel频率倒谱系数（MFCC）作为特征参数，利用LBG聚类算法生成每个说话人的特征码本（VQ码本）。在识别阶段，通过计算输入语音特征与已有码本之间的平均量化失真度，选择失真度最小的说话人作为识别结果。该系统适用于小规模说话人识别场景，具有结构简单、计算高效的特点。

功能特性

• 特征提取：采用MFCC分析技术提取语音的声学特征
• 码本训练：使用LBG算法对说话人特征向量进行聚类，生成VQ码本
• 说话人识别：基于最小平均量化失真度准则进行说话人身份判定
• 模块化设计：训练和识别过程清晰分离，便于使用和扩展

使用方法

训练阶段

1. 准备注册说话人的语音数据（.wav格式，8kHz采样率，单声道，2-3秒纯净语音）
2. 将语音文件按说话人分类存放于指定目录
3. 运行训练程序，系统将自动生成每个说话人的VQ码本文件（.mat格式）

识别阶段

1. 准备待识别的语音文件（格式要求与训练数据一致）
2. 运行识别程序，系统将加载已训练的码本
3. 程序输出识别结果，包括说话人编号和对应的失真度数值

命令行操作示例

训练模式

matlab -nodisplay -nosplash -r "main('train')"

识别模式

matlab -nodisplay -nosplash -r "main('recognize', 'test.wav')"

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2016b或更高版本
• 音频格式：WAV格式，8kHz采样率，单声道
• 语音长度：推荐2-3秒纯净语音段，所有文件长度一致
• 内存要求：至少2GB可用内存

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，具体包含以下功能：根据用户输入参数判断运行模式（训练或识别），协调调度特征提取、码本训练和说话人比对等各个处理模块的执行流程，管理中间数据的存储与读取，以及最终结果的输出展示。该文件作为系统的主要入口点，确保了整个识别流程的顺利执行。