基于LPCC特征的MATLAB说话人识别系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现完整的说话人识别系统，通过提取线性预测倒谱系数（LPCC）作为特征参数，支持语音信号预处理、特征分析和频域参数计算，适用于说话人识别与验证研究。

详 情 说 明

基于LPCC特征的说话人识别系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的说话人识别系统，其核心是提取和分析语音信号的线性预测倒谱系数（LPCC）特征。该系统通过对输入的语音信号进行一系列标准化处理，最终生成可用于说话人识别或验证的高效频域特征参数。处理流程涵盖了语音信号读取、预加重、分帧加窗、线性预测分析以及倒谱系数计算等关键步骤。

功能特性

• 多格式音频支持：支持处理WAV、MP3等常见格式的音频文件。
• 自适应采样率：可处理采样率在8kHz至48kHz范围内的语音信号。
• 标准化预处理：包含预加重、分帧、加窗等语音信号预处理操作，提升特征质量。
• LPCC特征提取：采用线性预测分析（LPC）技术计算倒谱系数，生成表征说话人声道特性的特征向量。
• 结果输出与可视化：提供LPCC特征矩阵、特征随时间变化的可视化图像、特征统计信息及处理报告。

使用方法

1. 准备音频：确保待处理的音频文件为单声道。
2. 配置参数：可根据需要调整脚本中的关键参数，如预加重系数、帧长、帧移、窗函数类型以及LPCC系数的阶数（通常为12-16阶）。
3. 运行主程序：执行主程序，系统将自动完成整个处理流程。
4. 查看结果：程序运行后，将在指定目录生成LPCC特征矩阵（文本文件或MAT文件）、特征可视化图表、统计报告等结果。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2016a 或更高版本
• 依赖工具包：需要MATLAB的信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）

文件说明

主程序文件集成了系统的全部核心功能。它负责读取指定路径的音频文件，并依次调用预加重、分帧、加窗等预处理模块对信号进行规整；随后，通过线性预测分析计算每一帧语音的LPC系数，并进一步转换为LPCC特征参数；最终，完成特征矩阵的导出、生成可视化图形、计算统计量并输出处理报告，从而实现了从原始音频到LPCC特征参数的端到端自动化处理流程。