声纹识别python代码

当然，我可以为您提供一些声纹识别的 Python 代码示例。在这个例子中，我们将使用librosa库来提取声音特征，并使用sklearn库中的支持向量机（SVM）来训练模型进行声纹识别。以下是一个简单的代码示例：

import numpy as np
import librosa
from sklearn import svm

# 提取声音特征
def extract_features(file_path):
    audio, sample_rate = librosa.load(file_path, res_type='kaiser_fast')
    mfccs_features = librosa.feature.mfcc(y=audio, sr=sample_rate, n_mfcc=40)
    return mfccs_features

# 构建训练集和标签
def create_train_data():
    train_data = []
    labels = []
    
    # 正样本
    for i in range(1, 11):
        file_path = f"path/to/positive_samples/positive{i}.wav"
        features = extract_features(file_path)
        train_data.append(features)
        labels.append(1)
    
    # 负样本
    for i in range(1, 11):
        file_path = f"path/to/negative_samples/negative{i}.wav"
        features = extract_features(file_path)
        train_data.append(features)
        labels.append(0)
    
    return train_data, labels

# 训练模型
def train_model(train_data, labels):
    train_data = np.concatenate(train_data)
    train_data = np.reshape(train_data, (len(train_data), -1))
    
    model = svm.SVC(kernel='linear')
    model.fit(train_data, labels)
    
    return model

# 测试声纹识别
def test_voice(file_path, model):
    features = extract_features(file_path)
    features = np.reshape(features, (1, -1))
    result = model.predict(features)
    
    if result == 1:
        print("声音与训练集中的正样本匹配")
    else:
        print("声音与训练集中的负样本不匹配")

# 创建训练数据集
train_data, labels = create_train_data()

# 训练模型
model = train_model(train_data, labels)

# 测试声纹识别
test_voice("path/to/test_voice.wav", model)

请注意，这只是一个简单的示例，实际的声纹识别系统可能会使用更复杂的特征提取和分类算法。此外，您需要替换示例代码中的文件路径和样本文件名。希望对您有所帮助！