语音信号处理(2):文本相关的声纹识别系统(MFCC、VQ)

本文介绍了使用Matlab实现的声纹识别系统,重点探讨了梅尔频率倒谱系数(MFCC)和矢量量化(VQ)在系统中的应用。通过训练和识别实验,展示了声纹锁的功能,实现说话人身份验证。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

    本文基于Matlab设计实现了一个文本相关的声纹识别系统,可以判定说话人身份。简单理解即为一个声纹锁(类似指纹锁)。整个系统的源代码,可以从这里下载:【基于Matlab的声纹锁】

系统原理

  a.声纹识别

    这两年随着人工智能的发展,不少手机App都推出了声纹锁的功能。这里面所采用的主要就是声纹识别相关的技术。声纹识别又叫说话人识别,它和语音识别存在一点差别。


  b.梅尔频率倒谱系数(MFCC)

   梅尔频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstrum Coefficient, MFCC)是语音信号处理中最常用的语音信号特征之一。
    实验观测发现人耳就像一个滤波器组一样,它只关注频谱上某些特定的频率。人耳的声音频率感知范围在频谱上的不遵循线性关系,而是在Mel频域上遵循近似线性关系。
   梅尔频率倒谱系数考虑到了人类的听觉特征,先将线性频谱映射到基于听觉感知的Mel非线性频谱中,然后转换到倒谱上。普通频率转换到梅尔频率的关系式为

评论 12
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值