MATLAB实现的深度学习端到端说话人识别系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，集成了ECAPA-TDNN、x-vector等前沿神经网络架构，支持端到端的说话人识别。内置VoxCeleb、LibriSpeech等公开语音数据集，并提供语音预处理模块，助力高效模型训练与应用部署。

详 情 说 明

基于深度学习的现代说话人识别系统

项目介绍

本项目是一个基于深度学习的现代说话人识别系统，实现了端到端的说话人识别算法。系统集成了多种前沿神经网络架构，内置常用公开语音数据集，支持完整的语音处理流程，包括预处理、特征提取、模型训练和实时识别，并提供说话人验证和说话人辨识两种应用模式。

功能特性

• 先进算法实现：采用最新的端到端说话人识别算法，集成ECAPA-TDNN、x-vector等前沿神经网络架构
• 完整流程支持：内置语音预处理、特征提取、模型训练和实时识别全流程
• 多数据集支持：集成VoxCeleb、LibriSpeech等公开语音数据集，支持快速实验验证
• 双模式识别：

- 说话人验证：输出相似度得分和接受/拒绝判断 - 说话人辨识：输出Top-K候选说话人ID及置信度

• 高性能损失函数：采用AAM-Softmax、ArcFace等端到端损失函数优化模型
• 多语言支持：支持多种语言和方言的语音输入
• 丰富输出：提供预训练模型、性能评估报告、实时特征可视化和识别结果

使用方法

训练阶段

1. 准备WAV格式语音文件（16kHz采样率，单声道）
2. 配置训练参数和模型架构
3. 启动训练流程，生成预训练模型和评估报告

识别阶段

• 文件识别：输入语音文件片段（最短1秒）
• 实时识别：支持音频流实时处理
• 结果输出：

- 验证模式：相似度得分和判断结果 - 辨识模式：候选说话人列表及置信度 - 实时显示声纹特征和置信度热力图

评估分析

• 生成说话人注册数据库和特征模板库
• 输出识别准确率、等错误率（EER）等评估指标

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 内存：建议16GB以上
• 存储空间：至少50GB可用空间（用于数据集和模型存储）
• GPU：推荐NVIDIA GPU（支持CUDA加速）
• 软件依赖：Python 3.7+，PyTorch 1.8+，必要音频处理库

文件说明

main.m文件作为系统的主入口程序，实现了整个说话人识别系统的核心流程控制。该文件负责整合语音数据预处理、深度特征提取、神经网络模型训练与优化、实时识别推理等关键模块的调度与协同工作。同时，它还管理系统运行模式切换（训练/识别）、参数配置加载、结果可视化展示以及性能评估指标计算等主要功能，确保系统各组件高效协作，完成端到端的说话人识别任务。