基于MFCC-LPC特征融合的语种识别MATLAB项目

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现基于MFCC和LPC特征融合的SVM分类模型，可对音频进行中/英语种识别。支持单文件或批量处理，适用于语音分析、语种检测等场景。特征融合提升分类鲁棒性，代码结构清晰，便于二次开发。

详 情 说 明

基于MFCC和LPC特征融合的SVM中英语种识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于音频信号分析的语种识别系统，能够有效区分中文和英文语音。系统采用MFCC（梅尔频率倒谱系数）和LPC（线性预测编码）两种特征进行融合，利用支持向量机（SVM）作为分类器，提升了语种识别的准确性与鲁棒性。项目提供完整的训练与识别流程，支持对单文件或批量音频进行高效处理。

功能特性

• 双特征融合：结合MFCC的频谱特征与LPC的线性预测特性，形成更具区分度的特征向量
• 灵活处理模式：支持单个音频文件实时识别与批量文件自动化处理
• 置信度输出：除语种分类结果外，提供SVM分类置信度，便于结果可靠性评估
• 模块化设计：特征提取、模型训练、语音识别等功能模块清晰分离，便于维护与扩展

使用方法

训练阶段

1. 准备训练数据集（WAV格式，16kHz采样率，单声道）
2. 配置数据集路径及标签信息
3. 运行训练程序，系统将自动：

- 提取MFCC和LPC特征并进行融合 - 训练SVM分类器 - 保存训练模型（.mat格式）及特征参数配置

识别阶段

单个文件识别：

• 指定待识别音频文件路径
• 系统输出预测语种（中文/英文）及分类置信度

批量文件识别：

• 指定包含多个音频文件的目录路径
• 系统自动处理所有文件，生成包含文件名、预测语种、置信度和处理状态的结果表格

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 统计数据及机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 音频文件格式：WAV（16kHz采样率，单声道）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了训练与识别两种工作模式的调度控制。具体功能包括：根据用户选择的模式初始化相应参数，启动特征提取模块获取MFCC和LPC特征并进行融合处理，在训练模式下调用机器学习算法完成SVM分类器的构建与保存，在识别模式下加载预训练模型对输入音频进行语种分类并生成详细结果报告。