本文介绍了如何使用MATLAB GUI设计和实现一个基于MFCC特征的说话人识别系统。详细阐述了MFCC特征提取步骤，包括预加重、分帧、加窗、傅里叶变换等，并提供了MATLAB函数示例。此外，还展示了GUI的设计，包括文件选择、结果显示和识别按钮的交互逻辑。最后，指出实际识别部分需结合训练好的模型或算法完成。
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：
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预加重：语音信号经过预加重处理，以强调高频成分。
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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。
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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。
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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。
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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。
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对数操作：对滤波后的信号取对数，以增强低频部分的特征。
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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
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