引言

声纹识别（Voiceprint Recognition）是一种通过分析语音信号中的生物特征来识别说话人身份的技术，广泛应用于身份认证、安防监控、人机交互等领域。其核心在于提取语音中具有个体差异的特征，其中MFCC（Mel-Frequency Cepstral Coefficients）因其对声道特性的有效表征，成为声纹识别的主流特征。本文将围绕基于MFCC的声纹识别MATLAB源码展开，从理论到实践，详细解析实现过程，并提供可复用的代码框架。

一、MFCC原理与声纹识别基础

1.1 MFCC的生物学基础

人类听觉系统对频率的感知是非线性的，低频区（如100-1000Hz）对音高变化敏感，高频区（如1000-5000Hz）则对音色更敏感。MFCC通过模拟人耳的梅尔滤波器组（Mel Filter Bank），将线性频谱转换为梅尔频谱，突出语音中与说话人相关的声道特性（如声道长度、共振峰分布），从而提升特征区分度。

1.2 声纹识别的关键步骤

一个完整的声纹识别系统通常包含以下步骤：

语音预处理：降噪、分帧、加窗（如汉明窗）；
特征提取：计算MFCC系数；
特征降维：通过PCA或LDA减少特征维度；
分类器设计：使用SVM、DTW或深度学习模型进行身份匹配。

二、MATLAB实现MFCC声纹识别的核心步骤

2.1 语音预处理

2.1.1 读取语音文件

MATLAB可通过audioread函数读取WAV或MP3文件，示例如下：

[y, Fs] = audioread('speech.wav'); % y为语音信号，Fs为采样率

2.1.2 分帧与加窗

语音信号具有短时平稳性，通常需分帧处理（帧长20-30ms，帧移10ms）。加窗可减少频谱泄漏，常用汉明窗：

frame_length = round(0.025 * Fs); % 25ms帧长
frame_shift = round(0.01 * Fs);   % 10ms帧移
num_frames = floor((length(y) - frame_length) / frame_shift) + 1;
window = hamming(frame_length);   % 汉明窗
frames = zeros(frame_length, num_frames);
for i = 1:num_frames
    start_idx = (i-1)*frame_shift + 1;
    end_idx = start_idx + frame_length - 1;
    frames(:,i) = y(start_idx:end_idx) .* window;
end

2.2 MFCC特征提取

2.2.1 计算功率谱

对每帧信号进行FFT变换，并计算功率谱：

NFFT = 2^nextpow2(frame_length); % FFT点数
power_spectra = zeros(NFFT/2+1, num_frames);
for i = 1:num_frames
    X = fft(frames(:,i), NFFT);
    power_spectra(:,i) = abs(X(1:NFFT/2+1)).^2;
end

2.2.2 梅尔滤波器组设计

梅尔滤波器组将线性频率映射到梅尔尺度，MATLAB可通过melbankm函数（需Signal Processing Toolbox）生成：

num_filters = 26; % 滤波器数量
mel_filters = melbankm(num_filters, NFFT, Fs); % 生成梅尔滤波器组

2.2.3 计算MFCC系数

将功率谱通过梅尔滤波器组加权求和；

取对数并做DCT变换，得到MFCC系数：

mfcc_coeffs = zeros(13, num_frames); % 通常取前13阶系数
for i = 1:num_frames
 % 通过滤波器组加权
 filtered_energy = mel_filters' * power_spectra(:,i);
 % 取对数
 log_energy = log(filtered_energy + eps); % 避免log(0)
 % DCT变换
 mfcc_coeffs(:,i) = dct(log_energy);
end
% 保留前13阶系数（第0阶为能量，可舍去）
mfcc_features = mfcc_coeffs(2:14,:);

2.3 动态特征扩展（Δ与ΔΔ-MFCC）

为提升识别率，可加入一阶差分（Δ-MFCC）和二阶差分（ΔΔ-MFCC）：

delta_mfcc = zeros(size(mfcc_features));
delta_delta_mfcc = zeros(size(mfcc_features));
for i = 2:num_frames-1
    delta_mfcc(:,i) = mfcc_features(:,i+1) - mfcc_features(:,i-1);
end
delta_mfcc(:,1) = delta_mfcc(:,2); % 边界处理
delta_mfcc(:,end) = delta_mfcc(:,end-1);
% 二阶差分类似
for i = 2:num_frames-1
    delta_delta_mfcc(:,i) = delta_mfcc(:,i+1) - delta_mfcc(:,i-1);
end
% 合并特征
final_features = [mfcc_features; delta_mfcc; delta_delta_mfcc];

三、声纹识别分类器设计

3.1 基于DTW的模板匹配

动态时间规整（DTW）适用于短语音的模板匹配，MATLAB实现示例：

function dist = dtw_distance(template, test_feature)
    % template: 注册语音的MFCC特征（N×D）
    % test_feature: 测试语音的MFCC特征（M×D）
    D = pdist2(template', test_feature'); % 计算距离矩阵
    dist = dtw(D); % 使用Signal Processing Toolbox的dtw函数
end

3.2 基于SVM的分类

对于多说话人场景，可使用SVM分类器：

% 假设train_features为训练集（N×D），train_labels为标签（N×1）
SVMModel = fitcsvm(train_features', train_labels, 'KernelFunction', 'rbf');
% 测试阶段
predicted_labels = predict(SVMModel, test_features');

四、完整MATLAB源码框架

以下是一个简化的声纹识别系统框架：

% 1. 参数设置
Fs = 16000; % 采样率
frame_length = round(0.025 * Fs);
frame_shift = round(0.01 * Fs);
num_filters = 26;
num_coeffs = 13;
% 2. 读取语音并预处理
[y_train, Fs_train] = audioread('train_speech.wav');
[y_test, Fs_test] = audioread('test_speech.wav');
% 分帧、加窗（代码同2.1.2）
% 3. 提取MFCC特征
% 训练集特征
mel_filters = melbankm(num_filters, 2^nextpow2(frame_length), Fs);
mfcc_train = extract_mfcc(y_train, Fs, frame_length, frame_shift, mel_filters, num_coeffs);
% 测试集特征
mfcc_test = extract_mfcc(y_test, Fs, frame_length, frame_shift, mel_filters, num_coeffs);
% 4. 分类（示例：DTW）
template = mean(mfcc_train, 2); % 注册模板取均值
dist = dtw_distance(template, mfcc_test);
if dist < threshold
    disp('识别成功：说话人匹配');
else
    disp('识别失败：说话人不匹配');
end
% MFCC提取辅助函数
function mfcc = extract_mfcc(y, Fs, frame_length, frame_shift, mel_filters, num_coeffs)
    % 分帧与加窗（同2.1.2）
    % 计算功率谱（同2.2.1）
    % 通过梅尔滤波器组
    NFFT = 2^nextpow2(frame_length);
    num_frames = size(frames, 2);
    mfcc = zeros(num_coeffs, num_frames);
    for i = 1:num_frames
        X = fft(frames(:,i), NFFT);
        power_spec = abs(X(1:NFFT/2+1)).^2;
        filtered_energy = mel_filters' * power_spec;
        log_energy = log(filtered_energy + eps);
        dct_coeffs = dct(log_energy);
        mfcc(:,i) = dct_coeffs(2:num_coeffs+1); % 跳过第0阶
    end
end

五、优化建议与实用技巧

降噪处理：使用wiener2或spectral subtraction减少背景噪声；
端点检测（VAD）：通过能量阈值或过零率检测语音起始点；
特征归一化：对MFCC系数进行均值方差归一化（CMVN）；
深度学习集成：结合CNN或LSTM提取更高阶特征（需Deep Learning Toolbox）。

结论

本文详细阐述了基于MFCC的声纹识别技术原理，并通过MATLAB代码实现了从语音预处理、MFCC特征提取到分类器设计的完整流程。实际应用中，需根据场景调整参数（如帧长、滤波器数量），并结合降噪、端点检测等技术提升鲁棒性。对于大规模数据集，建议使用深度学习模型（如x-vector）以进一步提升识别率。

基于MFCC的声纹识别：MATLAB实现与源码解析

引言