MATLAB实现的语者识别系统：MFCC特征提取与GMM模型建模

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，实现了一套完整的语者识别系统。通过预加重、分帧加窗等预处理步骤优化语音信号，提取MFCC特征参数，并利用高斯混合模型（GMM）进行建模与模式匹配，支持多语者身份识别。

详 情 说 明

基于MFCC特征和GMM模型的MATLAB语者识别系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的说话人识别系统，采用梅尔频率倒谱系数（MFCC）作为语音特征，并使用高斯混合模型（GMM）进行说话人建模与识别。系统可完成从语音预处理、特征提取到模型训练和识别的全流程，适用于多说话人的身份认证场景。

功能特性

• 语音信号预处理：实现预加重、分帧、加窗和端点检测，为特征提取准备高质量的语音段
• MFCC特征提取：计算梅尔频率倒谱系数，有效捕获说话人的声道特征
• GMM模型训练：使用EM算法为每个说话人建立高斯混合模型
• 多说话人识别：支持多个说话人的注册和实时识别
• 性能评估：提供识别准确率、混淆矩阵等量化评估指标
• 可视化分析：展示MFCC特征图、模型分布和识别结果对比

使用方法

训练阶段

1. 准备训练语音库（WAV格式，16kHz采样率，单声道）
2. 配置系统参数（帧长、MFCC维度、GMM分量数等）
3. 运行训练程序，生成说话人GMM模型

识别阶段

1. 输入待识别语音（2-5秒长度）
2. 系统自动提取特征并与注册模型比对
3. 输出最匹配的说话人ID及置信度

评估模式

使用测试集验证系统性能，生成准确率报告和混淆矩阵可视化

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 统计学和机器学习工具箱
• 至少4GB内存（建议8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括语音数据读取与预处理、MFCC特征参数计算、GMM模型训练流程、说话人识别匹配逻辑，以及识别性能评估与结果可视化模块。该文件通过模块化设计实现了完整的语者识别流水线操作。