matlab代码实现语者识别系统

资 源 简 介

matlab代码实现语者识别系统

详 情 说 明

语者识别是一种通过分析语音特征来辨识说话人身份的技术。基于Matlab的实现通常包含三个核心模块：预处理、特征提取和模型匹配。

预处理阶段对原始语音信号进行降噪和增强处理。主要包括静音段剔除、预加重和分帧加窗等操作。静音段剔除通过短时能量和过零率检测有效语音段；预加重使用一阶滤波器提升高频分量；分帧加窗则将连续信号切分为重叠的短时帧，通常采用汉明窗减少频谱泄漏。

MFCC（梅尔频率倒谱系数）是语音特征提取的关键步骤。它模拟人耳听觉特性，通过傅里叶变换、梅尔滤波器组和对数运算等步骤，提取出12-16维表征语音频谱特征的倒谱系数。一阶和二阶差分系数常被追加用于描述动态特征。

GMM（高斯混合模型）作为概率模型用于建模说话人特征分布。每个说话人对应一个GMM模型，通过EM算法训练得到多个高斯分量的权重、均值和方差参数。识别阶段采用对数似然比检验，计算测试语音在目标模型和通用背景模型（UBM）下的概率差值来实现判决。

该系统通过Matlab的信号处理工具箱和统计工具实现高效计算。典型优化包括采用并行计算加速GMM训练，或使用矢量量化技术降低特征维度。实际应用中还需考虑环境噪声鲁棒性、短语音适配等问题。