基于声音特征分析的MATLAB说话人自动识别系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现通过语音信号预处理、特征提取与模型训练，完成说话人身份识别。系统支持单人验证与多人比对，适用于安防门禁、语音助手等场景，提供高效的生物特征识别方案。

详 情 说 明

基于声音特征分析的MATLAB说话人自动识别系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的说话人自动识别系统，能够通过分析语音信号中的关键特征实现对不同说话人身份的自动识别与分类。系统整合了语音预处理、特征提取、模型训练与识别匹配四大核心模块，支持单人语音验证与多人语音库比对两种应用模式。可应用于安防门禁、语音助手用户身份认证、语音日志分析等需要对说话人身份进行判别的场景。

功能特性

• 多模态识别：支持单条语音即时识别与多人语音库批量注册、比对识别
• 高精度特征提取：采用MFCC（梅尔频率倒谱系数）提取语音关键特征，有效表征说话人个性特征
• 混合模型识别：结合GMM（高斯混合模型）与DTW（动态时间规整）算法，提升识别准确率与鲁棒性
• 结果可视化：提供语音波形、MFCC特征热力图、识别结果对比表格等多种可视化输出
• 灵活输入支持：支持.wav格式音频文件（单声道，采样率≥16kHz），单人3-10条语音样本注册

使用方法

1. 系统启动

运行主程序文件启动系统图形界面。

2. 语音库注册

• 准备注册说话人的语音样本（每人3-10条，每条2-5秒）
• 通过界面"注册新说话人"功能批量导入语音文件，系统自动提取特征并建立语音模型库

3. 说话人识别

• 单条识别：导入待识别语音文件，系统返回识别结果（说话人ID或"Unknown"）及置信度
• 批量测试：导入多条测试语音，系统生成识别结果对比表格

4. 结果查看

识别完成后可查看：

• 输入语音的波形图
• MFCC特征热力图
• 识别置信度概率值
• 多人比对结果表格

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
• 音频格式：.wav格式，单声道，采样率不低于16kHz
• 内存建议：≥4GB RAM（语音库规模较大时推荐8GB）

文件说明

主程序文件集成了系统的核心处理流程与控制逻辑，具体实现了语音数据的读取与预处理、MFCC特征参数的计算、基于高斯混合模型的说话人特征模型训练、以及利用动态时间规整算法进行特征匹配和身份判别等功能。同时负责图形用户界面的响应操作与结果可视化展示的调度管理。