智能门禁系统的设计非常重要，它可以帮助我们控制进出门口的人员和车辆。随着科技的不断发展，我们可以使用语音识别技术作为门禁系统的一种方式，以确保只有授权人员可以进...

智能门禁系统的设计非常重要，它可以帮助我们控制进出门口的人员和车辆。随着科技的不断发展，我们可以使用语音识别技术作为门禁系统的一种方式，以确保只有授权人员可以进入特定区域。在这里，我们将介绍基于mfcc特征的智能语音识别门禁系统，并分享Matlab源代码。

首先，我们需要收集人员的语音数据，这可以通过一个简单的录音设备进行，录制不同人员的语音。然后，我们提取出每个语音样本的MFCC特征。MFCC是一种常用的语音特征提取方法，它能够抓住语音信号中的重要特征，并减少对一些无关的噪声的敏感性，提高了语音识别的准确性。

接下来，我们使用SVM（支持向量机）分类器进行识别。SVM是一种监督学习算法，它可以将不同的语音样本分成不同的类别，并将其映射到一个高维空间中，以便更好地进行分类。在这里，我们使用Libsvm库中的svmtrain和svmpredict函数来进行训练和预测。

下面是我们的Matlab源代码：

%% MFCC FEATURE EXTRACTION
% Load audio samples
[clean_signal, Fs] = audioread(‘clean.wav’);
[car_signal, Fs] = audioread(‘car.wav’);
% Pre-emphasis to boost high frequencies
pre_emph &