基于Matlab的说话人识别系统

基于Matlab的说话人识别系统

引言：
说话人识别是一项重要的生物特征识别技术，它在安全领域、司法取证、语音助手等领域有广泛的应用。本文将介绍基于Matlab的说话人识别系统的设计和实现，包括预处理、特征提取和分类器训练等关键步骤，并提供相应的源代码。

一、数据预处理

1. 音频读取
   使用Matlab中的audioread()函数读取音频文件，并将音频信号转换为数字形式进行后续处理。

2. 语音信号分帧
   使用合适的帧长度和帧移，对语音信号进行分帧处理。常用的帧长度为25ms至40ms，帧移一般选择10ms至20ms。

3. 预加重
   通过对每帧信号进行预加重操作，增强高频部分信息。常用的预加重滤波器为1 - αz^(-1)，其中α的取值一般为0.9。

二、特征提取

1. 短时能量特征
   计算每帧语音信号的能量作为特征之一。短时能量可以通过对每帧信号的平方和进行计算。

2. 短时过零率特征
   计算每帧语音信号的过零率作为特征之一。过零率可以通过计算每帧信号中正负交叉的次数来得到。

3. 梅尔频率倒谱系数（MFCC）
   MFCC是一种常用的语音特征表示方法。它将语音信号经过梅尔滤波器组和离散余弦变换（DCT）得到频率倒谱系数，通常选择前13个系数作为特征。

三、分类器训练与识别

1. 数据集划分
   将收集到的说话人语音数据集划分为训练集和测试集，一般采用70%的