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基于LPCC与LPC参数融合的DTW说话人识别MATLAB实现
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资 源 简 介
本项目利用MATLAB实现了一个说话人识别系统，通过提取LPC和LPCC双重特征参数，结合动态时间规整(DTW)算法进行模式匹配，有效提升身份识别的准确性和鲁棒性。
详 情 说 明
基于LPCC与LPC参数融合的DTW说话人识别系统
项目介绍
本项目实现了一个基于动态时间规整（DTW）算法的说话人身份识别系统。系统通过提取语音信号的线性预测编码（LPC）参数和线性预测倒谱系数（LPCC）参数作为双重特征，利用DTW算法进行模式匹配和相似度计算，最终实现对说话人身份的准确识别。系统具有特征提取、模板训练、实时识别和性能评估等功能模块，适用于语音身份验证、智能门禁等场景。功能特性
- 双重特征融合：结合LPC与LPCC参数优势，提高特征表征能力
- 动态时间规整：采用DTW算法解决语音信号时长不一致的匹配问题
- 模块化设计：包含语音预处理、特征提取、模板训练、实时识别和性能评估等独立模块
- 可视化分析：提供特征参数曲线、DTW路径对齐图等图形化展示
- 参数可配置：支持帧长、帧移、LPC阶数等关键参数灵活调整
使用方法
数据准备
- 训练数据：准备包含多个说话人的语音样本（.wav格式），每个说话人提供多段语音用于建立参考模板
- 测试数据：待识别的语音片段（.wav格式），采样率建议16kHz，单声道
运行流程
- 配置系统参数（帧长、帧移、LPC阶数、LPCC阶数等）
- 运行训练模块，生成各说话人的参考模板
- 加载测试语音，进行实时识别
- 查看识别结果和性能评估报告
输出结果
- 识别结果：测试语音对应的说话人ID及置信度评分
- 相似度矩阵：测试语音与各参考模板的DTW距离矩阵
- 性能报告：识别准确率、误识率等统计指标
- 可视化结果：特征参数曲线、DTW路径对齐图等图形化展示
系统要求
- MATLAB R2018a或更高版本
- 信号处理工具箱
- 至少4GB内存
- 支持16kHz采样的音频输入设备（实时识别时）
