基于MFCC和GMM的十说话人声纹识别MATLAB项目

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了一个基于MFCC特征提取和GMM建模的声纹识别系统。支持10位说话人的语音注册和身份识别功能，能够通过未知语音片段准确匹配已注册说话人，具有较高的识别准确率。

详 情 说 明

基于MFCC和GMM的十说话人声纹识别系统

项目介绍

本项目实现了一个针对十位特定说话人的声纹识别系统。系统通过提取语音的梅尔频率倒谱系数（MFCC）特征，并利用高斯混合模型（GMM）为每位说话人建立独特的声纹模型。在识别阶段，系统能够将未知语音片段与已注册的说话人进行匹配，达到90%以上的识别准确率。核心匹配算法支持动态时间规整（DTW）或矢量量化（VQ）。

功能特性

• 注册功能：录入10位说话人的语音样本（每人3-5段WAV格式语音，采样率16kHz），建立对应的声纹模型。
• 识别功能：输入一段2–5秒的未知语音，系统返回最匹配的说话人ID及置信度分数。
• 高精度识别：基于GMM的声纹建模，确保识别准确率超过90%。
• 评估报告：提供识别准确率、混淆矩阵等详细性能评估指标。
• 模型持久化：训练好的GMM模型以.mat格式保存，便于后续加载使用。

使用方法

训练阶段

1. 准备训练语音：将10位说话人的语音样本（WAV格式，16kHz采样率）按指定结构放置。
2. 配置参数：在配置文件中设置说话人ID列表及GMM模型参数（如混合度）。
3. 执行训练：运行主程序，系统将提取MFCC特征并为每位说话人训练GMM模型，模型文件自动保存。

识别阶段

1. 准备待识别语音：提供一段未知说话人的WAV格式语音片段（时长2–5秒）。
2. 加载模型：系统自动加载已训练的GMM模型。
3. 执行识别：系统输出最匹配的说话人ID及其置信度，并可选生成性能评估报告。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 编程语言：MATLAB（推荐R2018a或更高版本）
• 依赖工具包：Signal Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
• 语音格式：WAV，单声道，采样率16kHz

文件说明

主程序是系统的核心控制单元，它统筹调度整个声纹识别流程。具体实现了以下功能：解析输入参数与配置文件；控制训练流程，包括引导语音数据读取、MFCC特征提取以及GMM模型的训练与保存；管理识别流程，完成待测语音的特征匹配计算与结果输出；并可选择性地执行系统性能评估，生成准确性报告与混淆矩阵。