Speaker Recognition System:EEC 201最终项目 源码

说话人识别系统 团队:视听 珍妮弗·达卡奈(Majeia Reagle) EEC 201最终项目 抽象的 该项目演示了如何使用数字信号处理来创建一个系统,该系统通过使用梅尔频率倒谱系数(MFCC)提取独特的语音特征来自动识别说话者,并演示了LBG算法的有效性。每个扬声器的MFCC功能都是使用LBG算法(K均值聚类)计算的,该算法生成最初以一个质心开始的代码本。该系统首先通过创建密码本来训练识别每个说话者,然后通过确定最接近每个说话者的距离进行测试。系统识别出的扬声器精度为97.2%。 介绍 通过首先计算FFT功率谱并应用梅尔间隔的滤波器组以获得N个能量来计算MFCC。从N个能量中,计算出产生MFCC的对数滤波器组能量的离散余弦变换(DCT)(通常约为10,我们选择7效率最高)。 DCT应用于滤波器组能量(FBE),以解除相关并获得大致不相关的MFCC。 程序 该系统是在Matlab中创建