说话人识别系统（基于MFCC特征和最近邻算法）含Matlab源码

说话人识别系统（基于MFCC特征和最近邻算法）含Matlab源码

说话人识别（Speaker Recognition）是指根据语音信号对说话人身份进行识别的技术，具有重要的应用价值，在安全验证、语音识别、信息检索等领域得到了广泛的应用。本文介绍一种基于MFCC特征和最近邻算法的说话人识别系统，并提供相应的Matlab源码。

1. MFCC特征提取

MFCC是一种常见的语音特征提取方法，能够有效地表达语音信号的信息。MFCC特征提取过程包括以下几步：

（1）预加重：将语音信号通过数字滤波器，强调高频部分。

（2）分帧：将语音信号分为若干帧，每帧长度通常为20-40ms。

（3）加窗：对每帧信号进行汉明窗加窗操作，消除帧边缘的假象。

（4）快速傅里叶变换：对每帧信号进行FFT变换，将时域信号转换为频域信号。

（5）梅尔滤波器组：将频域信号通过一组滤波器进行滤波，得到梅尔系数。

（6）离散余弦变换：将梅尔系数进行DCT变换，得到MFCC特征。

Matlab实现代码如下：