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基于MFCC与LPC特征融合的MATLAB SVM语种识别系统
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资 源 简 介
本项目利用MATLAB实现中英语种自动识别，融合MFCC与LPC声学特征输入SVM分类器，模型高效区分中文与英文音频信号，为语音处理提供可靠解决方案。
详 情 说 明
基于MFCC与LPC特征融合的SVM中英语种识别系统
项目介绍
本项目实现了一个基于声学特征融合的中英语种自动识别系统。系统通过提取音频信号中的Mel频率倒谱系数（MFCC）和线性预测系数（LPC）两类特征，采用特征融合技术结合支持向量机（SVM）分类模型，实现对中文和英文两种语言的准确识别。该系统适用于语音处理、语种识别及相关研究领域。
功能特性
- 双特征提取：同步提取MFCC和LPC两类代表性声学特征
- 特征融合：采用有效的特征融合策略结合两类特征的互补优势
- SVM分类：使用支持向量机算法进行高精度语种分类
- 概率输出：提供中英文识别的概率分布结果
- 置信度评估：输出分类结果的可靠性评分
- 特征可视化：生成MFCC和LPC特征的频谱图示
- 多格式支持：支持.wav、.mp3等多种常见音频格式
使用方法
- 准备数据：确保音频文件采样率为16kHz（建议标准），时长3-10秒
- 运行识别：加载音频文件并执行语种识别流程
- 查看结果：获取语种分类结果、概率分布、置信度及特征可视化图像
系统要求
- MATLAB R2018a或更高版本
- 信号处理工具箱
- 统计和机器学习工具箱
- 至少4GB内存（推荐8GB以上）
- 支持音频文件读取的相关组件
文件说明
主程序文件整合了完整的语种识别流程，包含音频信号预处理、双通道特征提取与融合、分类模型构建与预测、结果概率计算与可视化显示等核心功能模块，实现了从音频输入到语种判定的一体化处理。
