基于VQ矢量量化的特定说话人语音识别MATLAB实现

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了基于矢量量化(VQ)的说话人识别系统。通过LBG算法训练生成语音特征码本，运用距离匹配进行说话人身份验证。系统具有训练与识别双重功能，适用于特定说话人的语音身份认证场景。

详 情 说 明

基于VQ矢量量化的特定说话人语音识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于矢量量化（VQ）技术的特定说话人语音识别系统。系统采用线性预测编码倒谱系数（LPCC）作为语音特征参数，使用LBG算法训练生成说话人专属的VQ码本。在识别阶段，通过动态时间规整（DTW）算法计算输入语音特征与预存码本之间的匹配距离，从而实现说话人身份验证。

功能特性

• 特征提取：采用LPCC算法从语音信号中提取表征说话人特性的特征参数
• 码本训练：基于LBG算法构建高效的矢量量化码本（码本大小32-64码字）
• 模式匹配：利用DTW算法解决语音时长差异问题，实现精确的相似度计算
• 身份验证：输出布尔型识别结果（0/1）及百分比相似度（0-100%）

使用方法

训练阶段

准备目标说话人的多段语音样本（WAV格式，8kHz采样率，每段2-5秒），运行训练程序生成专属VQ码本。

识别阶段

输入待识别语音文件（WAV格式，8kHz采样率，时长1-3秒），系统将返回识别结果和匹配相似度。

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• 语音处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 支持WAV格式音频文件读取

文件说明

主程序文件集成了系统的核心处理流程，主要包括语音信号的预处理与端点检测、线性预测编码倒谱系数的特征参数计算、基于LBG迭代算法的矢量量化码本构建，以及在识别阶段通过动态时间规整进行模式匹配和相似度判定的完整功能。