用MATLAB GUI构建MFCC特征说话人识别系统

说话人识别是一种用于验证和识别个人身份的技术。基于MFCC（Mel频率倒谱系数）特征的说话人识别系统在语音信号处理领域广泛应用。本文将介绍如何使用MATLAB GUI设计和实现一个简单的MFCC特征说话人识别系统。

MFCC特征提取是一种常用的语音信号处理方法，它能够有效地捕获语音信号中的频谱特征。MFCC特征提取过程包括以下几个步骤：

1. 预加重：语音信号经过预加重处理，以强调高频成分。

2. 分帧：预处理后的语音信号被分成短帧，通常每帧持续时间为20-40毫秒。

3. 加窗：对每帧语音信号应用窗函数（如汉明窗）以减少频谱泄漏。

4. 傅里叶变换：对每帧加窗后的语音信号进行快速傅里叶变换（FFT）得到频谱。

5. 梅尔滤波器组滤波：将频谱信号通过一组梅尔滤波器进行滤波，梅尔滤波器的中心频率在Mel刻度上均匀分布。

6. 对数操作：对滤波后的信号取对数，以增强低频部分的特征。

7. 倒谱系数提取：对取对数后的信号进行离散余弦变换（DCT），提取倒谱系数。

下面是一个MATLAB函数，用于从语音信号中提取MFCC特征：

function mfcc_features = extractMFCCFeatures