基于MATLAB的语音信号特征提取与文本无关说话人识别系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了完整的语音处理流程，包括语音信号降噪预处理、LPCC与MFCC双模态特征提取，以及文本无关的说话人身份识别功能，适用于生物认证与语音分析场景。

详 情 说 明

语音信号特征提取与文本无关识别系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的语音信号处理与识别系统，集成了语音预处理、特征提取和说话人识别功能。系统采用MATLAB开发，能够对原始语音信号进行降噪预处理，通过LPCC和MFCC两种主流方法提取语音特征，并运用DTW算法实现与文本无关的说话人身份识别。该系统算法经过精心调试和优化，具备稳定可靠的性能表现，适用于语音识别和说话人识别的研究与应用场景。

功能特性

• 智能语音预处理：采用先进的降噪算法对原始语音信号进行净化处理，有效去除环境噪声干扰
• 双模式特征提取：同时支持LPCC（12-16维）和MFCC（13-20维）两种特征提取方法
• 文本无关识别：基于DTW动态时间规整算法，实现不受语音内容限制的说话人身份识别
• 多格式支持：兼容8kHz-44.1kHz采样率的.wav格式音频文件
• 可视化分析：提供时域波形、频谱图以及特征对比分析报告
• 灵活配置：支持用户自定义噪声样本和训练语音库

使用方法

1. 准备输入数据：确保待处理的语音文件为.wav格式，采样率在8kHz-44.1kHz范围内
2. 配置系统参数：根据需要设置特征提取维度（LPCC：12-16维，MFCC：13-20维）
3. 运行主程序：执行系统主函数开始处理流程
4. 查看结果：系统将输出预处理后的语音信号、特征参数矩阵、识别结果和性能分析报告

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 操作系统：Windows 10/11，macOS 10.14+，或主流Linux发行版
• 硬件配置：至少4GB内存，推荐8GB以上以获得更好性能

文件说明

主程序文件整合了系统的全部核心功能，包括语音信号的读取与参数检查、预处理流程的自动执行、双模式特征提取的同时计算、说话人识别模型的训练与匹配度评估，以及各类结果的可视化展示与对比分析报告生成。该文件作为系统的统一入口，通过模块化设计确保各功能环节的协同工作。