MATLAB实现的说话人识别系统设计

"这篇本科毕业设计论文探讨了基于MATLAB的说话人识别系统的设计与实现，作者是谢海军，专业为通信工程，指导教师为范俊波和史燕。论文涵盖了从语音信号输入管理到特征提取和认证模块的构建，重点讨论了LPC、MFCC、DTW、HMM和VQ等关键算法，并分析了说话人识别技术的应用前景和优势。" 说话人识别是一种生物特征认证技术，随着信息技术的进步，它在身份验证和信息安全方面扮演着越来越重要的角色。相对于传统的认证方式，如密码和身份证，说话人识别提供了更高的便捷性和安全性，因为声音特征不易被复制或遗忘，这使得它在电话银行、军事通讯和智能助手等领域具有广泛应用潜力。 本论文首先概述了说话人识别技术的历史发展和当前的研究状态，强调了这一领域的核心组成部分和工作原理。说话人识别系统通常包括三个主要部分：语音信号采集、特征提取和模式匹配。在MATLAB环境下，这些步骤可以通过编程实现。 特征提取是识别过程的关键，论文提到了几种主流的算法： 1. 均匀线性预测编码（LPC）利用线性预测模型来估计声谱的参数，提取语音的频谱特性。 2. 梅尔频率倒谱系数（MFCC）通过模拟人类听觉系统对声音的感知，转换语音信号为易于处理的频谱特征。 3. 动态时间规整（DTW）允许两个序列在时间上不完全对齐的情况下进行比较，适合处理不同长度的语音片段。 4. 隐马尔可夫模型（HMM）常用于建模语音的时变特性，通过状态转移概率来描述连续的语音特征序列。 5. 聚类编码（VQ）将特征向量聚类为一系列码本，用于近似匹配和识别。 论文还关注了说话人识别中的两个关键问题：说话人特征的稳定性和识别的准确性。特征的稳定性涉及到如何在不同的环境和条件下保持识别的可靠性，而准确性则关系到减少误识别率。VQ算法在这方面的应用，旨在通过将特征向量量化到最接近的码本来提高匹配效率和识别精度。 在设计过程中，学生需要先熟悉MATLAB环境和数字信号处理基础知识，接着编写识别软件，然后进行软件调试和仿真测试，最后撰写论文并准备答辩。整个项目计划分为三阶段，耗时18周，涵盖了从技术学习到实际系统开发的全过程。 这篇毕业设计论文深入探讨了基于MATLAB的说话人识别技术，不仅提供了理论框架，还包含了实际操作的步骤和方法，对于学习和理解说话人识别系统及其应用具有很高的参考价值。