MATLAB实现的基于矢量量化(VQ)的说话人识别系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB构建了基于矢量量化(VQ)的说话人识别系统。通过提取MFCC特征，运用LBG算法生成说话人专属码本，实现高效的身份识别。该系统适用于语音认证、生物识别等领域，代码结构清晰，便于二次开发。

详 情 说 明

基于矢量量化（VQ）的说话人识别系统

项目介绍

本项目利用MATLAB实现了一个基于矢量量化（Vector Quantization, VQ）技术的说话人识别系统。系统核心流程包括：从语音信号中提取Mel频率倒谱系数（MFCC）作为特征向量，运用LBG算法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，并依据最近邻准则判定说话人身份。本系统支持多说话人注册，并具备实时识别能力。

功能特性

• MFCC特征提取：准确提取语音信号的Mel频率倒谱系数，构成表征说话人特征的特征向量。
• VQ码本训练：采用LBG算法对每个说话人的MFCC特征向量集进行聚类，生成特定大小的VQ码本。
• 多说话人注册：系统可依次训练并存储多个说话人的VQ码本，构建已知说话人模型库。
• 实时说话人识别：对待识别的语音片段，计算其与所有已注册码本的失真度，寻找最佳匹配。
• 识别结果输出：提供识别结果（说话人ID或"Unknown Speaker"）、匹配置信度及可视化分析图表。

使用方法

1. 训练阶段（注册说话人）

准备训练语音数据（.wav格式，16kHz采样率，单声道，时长2-5秒），放置于指定目录。运行训练脚本，系统将：

• 自动读取指定目录下的所有说话人语音数据。
• 提取每条语音的MFCC特征。
• 为每个说话人应用LBG算法生成VQ码本。
• 将生成的码本（.mat格式）保存至指定路径。

2. 识别阶段（身份验证）

准备待识别的测试语音片段（.wav格式，采样率与训练数据一致）。运行识别脚本，系统将：

• 提取测试语音的MFCC特征。
• 依次计算该特征序列与每个已注册码本的平均失真度。
• 基于最小失真度原则和预设阈值，判定说话人身份。
• 输出识别结果（说话人ID或"Unknown"）及对应的置信度得分。
• 生成并显示测试语音的MFCC特征图以及与各码本的失真度对比图表。

系统参数配置

主要参数可在主程序或配置文件中进行调整：

• MFCC参数：帧长、帧移、Mel滤波器组数量等。
• VQ码本大小：通常设置为128或256，控制码本的精细程度。
• 识别阈值：判断是否为未知说话人的失真度阈值。

系统要求

• MATLAB：版本 R2016a 或更高。
• 信号处理工具箱：用于MFCC特征提取等音频处理操作。

文件说明

主程序文件集成了系统的核心流程控制与功能调用。它负责协调整个说话人识别任务，具体实现了以下关键能力：系统运行参数的初始化与配置，训练模式下多个说话人语音数据的批量读取与特征提取，驱动LBG算法完成各说话人VQ码本的训练与持久化存储，识别模式下测试语音的特征分析与失真度计算，最终完成说话人身份的判决与图文结果的综合输出。