基于 VQ 的说话人识别的python代码

基于向量量化（Vector Quantization，VQ）的说话人识别可以用Python实现。以下是一个基本示例，使用Python的Librosa库和Scikit-learn库：

首先安装所需的库：

!pip install librosa
!pip install scikit-learn

然后，我们可以加载训练数据和测试数据：

import librosa
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

# 加载训练和测试数据
train_file = 'train.wav'
test_file = 'test.wav'

train_audio, _ = librosa.load(train_file, sr=16000)
test_audio, _ = librosa.load(test_file, sr=16000)

接下来，我们需要提取MFCC特征：

# 提取MFCC特征
train_mfcc = librosa.feature.mfcc(train_audio, sr=16000, n_mfcc=20)
test_mfcc = librosa.feature.mfcc(test_audio, sr=16000, n_mfcc=20)

然后，我们需要使用K-Means算法对训练MFCC特征进行聚类：

# 使用K-Means算法进行聚类
kmeans = KMeans(n_clusters=10, random_state=0).fit(train_mfcc.T)

最后，我们可以使用K-Means模型对测试MFCC特征进行预测：

# 使用K-Means模型进行预测
test_predictions = kmeans.predict(test_mfcc.T)

# 输出测试结果
print('Test prediction:', test_predictions)

这是一个简单的基于VQ的说话人识别示例，可以根据需要进行修改和扩展。