基于MATLAB的说话人声纹识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现完整的说话人识别流程，包含语音信号预处理、MFCC特征提取和模式识别算法。系统能够通过录音设备采集语音，进行端点检测等处理，最终完成说话人身份验证。

详 情 说 明

基于MATLAB的说话人声纹识别系统

项目介绍

本项目是一个完整的说话人身份识别系统，实现了从语音采集到身份识别的全流程处理。系统通过提取语音信号中的梅尔频率倒谱系数（MFCC）特征，结合高斯混合模型（GMM）等模式识别算法建立说话人声纹模型，能够准确识别不同说话人的身份。

系统支持两种工作模式：注册模式用于录入声音样本并训练说话人模型；识别模式用于输入待测语音并与已有模型进行匹配，输出识别结果和置信度评分。

功能特性

• 完整的声纹识别流程：包含语音预处理、特征提取、模型训练和模式识别
• 双模式工作：支持注册模式（模型训练）和识别模式（身份验证）
• 多算法支持：采用MFCC特征提取技术，结合GMM模式识别算法，支持DTW或HMM时序匹配
• 灵活输入方式：支持实时麦克风输入和预录制语音文件
• 可视化输出：可选显示特征提取过程中的频谱图、MFCC系数图等
• 详细日志记录：记录处理时间和各阶段状态信息

使用方法

注册模式

1. 准备采样率为16kHz、16位量化的WAV格式语音文件
2. 每个说话人提供3-5段时长2-5秒的清晰语音样本
3. 运行系统选择注册模式，导入语音样本
4. 系统自动训练并生成说话人声纹模型文件（.mat格式）

识别模式

1. 选择实时麦克风输入或导入预录制的待识别语音文件
2. 系统自动进行预处理和特征提取
3. 与已有声纹模型进行匹配分析
4. 输出识别结果（说话人ID或"未知说话人"）和置信度评分（0-1范围）

输入要求

• 单声道音频输入
• 建议信噪比不低于20dB
• 语音文件格式：WAV（16kHz采样率，16位量化）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 统计学和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 音频采集设备（用于实时录音模式）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括用户交互界面控制、工作模式选择机制、音频数据采集与读取功能、完整的语音信号预处理流水线、声学特征参数计算模块、说话人模型训练与存储管理、待测语音的模式匹配识别算法、识别结果与置信度评估输出，以及处理过程的可视化展示生成。