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MATLAB实现的VQ向量量化话者识别系统
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资 源 简 介
本项目基于MATLAB开发，实现了一个完整的VQ话者识别系统，包含语音信号预加重、分帧、加窗、端点检测等预处理步骤，以及MFCC特征提取和码本训练，能够有效识别不同话者的语音特征，为语音识别领域提供完整解决方案。
详 情 说 明
基于VQ（Vector Quantization）的话者识别系统
项目介绍
本项目设计并实现了一个完整的基于矢量量化（VQ）的话者识别系统。系统采用MFCC（梅尔频率倒谱系数）作为语音特征，通过LBG算法为每个话者训练个性化的VQ码本，并利用距离计算实现话者身份的识别与验证。该系统具备完整的语音信号处理流程，包括预处理、特征提取、模型训练和识别评估，可应用于话者识别、身份验证等场景。
功能特性
- 语音信号预处理：对输入语音进行预加重、分帧、加窗和端点检测，有效提升信号质量
- MFCC特征提取：提取具有话者特性的梅尔频率倒谱系数特征
- VQ码本训练：采用LBG算法为每个话者训练个性化码本，实现特征空间的高效量化
- 话者识别：通过计算测试语音与各话者码本的距离，确定话者身份并输出置信度
- 系统评估：提供识别准确率、混淆矩阵等性能指标，支持结果可视化分析
- 参数可调：预加重系数、帧长、帧移、MFCC维数、码本大小等关键参数均可配置
使用方法
训练阶段
- 准备训练语音数据（.wav格式，建议16kHz采样率）
- 配置系统参数（预加重系数、帧长、帧移等）
- 运行训练程序，系统将自动为每个话者生成VQ码本文件（.mat格式）
识别阶段
- 准备待识别的测试语音文件
- 加载已训练的码本模型
- 运行识别程序，系统将输出识别结果（话者ID及置信度得分）
结果分析
系统提供多种可视化输出：- 语音波形图
- MFCC特征图
- 识别结果对比图
- 性能报告（识别准确率、混淆矩阵等）
系统要求
- 操作系统：Windows/Linux/macOS
- 编程语言：MATLAB
- 必要工具箱：信号处理工具箱、统计和机器学习工具箱
- 内存建议：至少4GB RAM
- 存储空间：建议预留1GB以上可用空间
文件说明
主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包含完整的语音处理流程：从语音数据的读取与预处理开始，进行MFCC特征参数提取，随后通过LBG算法训练生成各话者的VQ码本模型；在识别阶段，负责对待测语音进行相同的特征提取，并计算与已有码本的距离以完成话者判别；最终输出识别结果，并生成系统性能评估报告与多种可视化图表。
