说话人识别 - 基于MFCC特征和VQ技术实现的孤立词语音识别附带matlab代码

说话人识别 - 基于MFCC特征和VQ技术实现的孤立词语音识别附带matlab代码

语音识别技术在今天有着广泛的应用。在实际场景中，由于环境影响，不同说话人的语音特征会存在一定的差异，如何对这些不同说话人的语音进行有效的区分成为了一个重要的问题。

本文提出了一种基于MFCC（Mel Frequency Cepstral Coefficients）特征和VQ（Vector Quantization）技术的孤立词语音识别算法。该算法主要分为以下几个步骤：

1. 预处理：采集语音数据，并将其数字化和采样
2. 特征提取：使用MFCC算法提取语音信号的特征向量
3. 编码压缩：使用VQ技术将特征向量进行编码压缩
4. 模型训练：训练不同说话人的声学模型
5. 识别分类：根据测试语音样本的MFCC特征向量，以及已训练的声学模型，利用VQ技术进行识别分类

下面是具体的实现过程和对应的代码：

1. 预处理

首先，读取语音文件，使用MATLAB自带的audioread函数进行读取，并进行数字化和采样。这里我们选择采用16kHz的采样率，以及16位的量化深度，即：

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