MATLAB实现的基于矢量量化(VQ)说话人识别系统

资 源 简 介

本项目为MATLAB新手提供一个实用的说话人识别实践教程。系统通过提取语音的MFCC特征，使用LBG算法训练说话人专属码本，并基于距离比较实现身份识别。适合学习语音处理和模式识别基础。

详 情 说 明

基于矢量量化（VQ）的说话人识别系统 —— 新手实践教程

项目介绍

本项目实现了一个简单的说话人识别系统，核心方法是矢量量化（VQ）。系统首先从语音信号中提取Mel频率倒谱系数（MFCC） 作为特征，然后使用LBG算法为每个说话人生成一个特征码本（即一组有代表性的特征向量集合）。在识别阶段，通过计算测试语音特征与每个说话人码本之间的距离（如动态时间规整DTW或欧氏距离），来确定其身份。该项目代码结构清晰，注释详尽，旨在帮助初学者理解和实践矢量量化在说话人识别中的应用。

功能特性

• 完整的语音处理流程：支持从原始WAV文件到识别结果的全流程。
• MFCC特征提取：可配置帧长、帧移、滤波器数量等参数。
• LBG矢量量化：生成指定大小的说话人特征码本。
• 灵活的识别匹配：提供DTW或欧氏距离进行测试语音与码本的匹配。
• 结果可视化：可生成特征分布图、距离对比图等辅助分析。
• 性能评估：支持计算识别准确率及绘制混淆矩阵（需提供测试集）。

使用方法

1. 准备数据

• 训练数据：收集多个说话人的语音样本（WAV格式），每个说话人建议提供3-5段语音。要求采样率为16kHz，单声道。
• 测试数据：准备待识别的语音片段（WAV格式），长度1-3秒为宜。
• 参数配置：在代码或配置文件中设置码本大小（推荐16-256）及MFCC提取参数。

2. 训练模型

运行训练脚本，系统将读取所有说话人的训练语音，提取MFCC特征，并为每个说话人生成一个特征码本。

3. 测试识别

运行测试脚本，加载待识别语音，提取其特征后，与所有说话人码本进行距离计算，输出最匹配的说话人ID及置信度分数。

4. 查看结果

程序将输出识别结果，并可选择生成可视化图表以展示特征分布或距离对比。

系统要求

• MATLAB（推荐R2018a或更高版本）
• Signal Processing Toolbox（用于语音信号处理和MFCC提取）

文件说明

项目的主入口文件实现了系统的核心控制逻辑，它整合了特征提取、模型训练、身份识别与结果评估等关键步骤。具体而言，该文件负责读取配置参数与语音数据，调用MFCC特征计算功能，执行LBG算法以生成说话人码本，并管理测试阶段的距离匹配与识别决策过程，最终输出识别结果及性能指标。