本文阐述了基于的CYCLONE系列FPGA器件，面向孤立字的实时说话人身份识别系统的设计。系统采用MFCC算法进行特征提取，采用LBG算法进行码本匹配，利用中断实现整体调度，同时对LBG算法进行了IP核化，利用片内PLL增加系统稳定性，极大地提高了系统的识别率和识别速度。 经过理论和实验验证，该系统的设计方案是正确的，系统通过充分利用FPGA芯片的高速并行处理能力以及庞大的IP软核功能大大缩短了训练和识别时间，在保证识别效率的同时大大提高了说话人识别实时性，该系统的应用开拓了更加广阔的前景。 但是由于本系统的实验平台是Altera公司支持高校实验室的DE2实验开发板。属于比较高端的开发板，成本较高；同时本系统是面向孤立字的，用户对系统训练后使用时识别率较高，用于非孤立字识别时，识别率明显下降。因此，系统的设计还有待改进，以便更好的满足当前电子科技产品的应用需求．

本资源是基于MATLAB的说话人识别系统，是基于HMM模型 的，具有很高的识别效率，大家可以放心使用 本资源是基于MATLAB的说话人识别系统，是基于HMM模型 的，具有很高的识别效率，大家可以放心使用

本文基于传统的LPC倒谱特征和KC复杂性特征建立了一个说话人确认系统， 采用了YOHOspeakerverifiea:ion数据库，Enroll阶段:采用238说话人4个 session每个Sessi。n有10个语音样本数据，Verify阶段:采用138说话人10 个Session每个session有4个语音样本数据，训练模板和测试该说话人确认系 统，取得了较好的说话人确认效果。

matlab实现的基于特定文本的说话人识别系统 模式识别采用GMM 特征提取用的是MFCC 语音库仅供参考

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该说话人识别系统通过提取语音信号的MFCC特征参数，并由DWT算法计算得测试样本与各模板样本之间的距离，由最近临准则，完成说话人识别。优点是算法简单，无需大量样本，缺点为需保证说话人说话的内容一致。

运用mfcc特征参数的vq说话人识别系统。

这个是我参照网上的一些代码写的，可以训练和识别，但是没有做预处理，所以录音时要注意不要出现没声音的片段，识别率不是很高，可以做一下参考！ code=train('train\',4) %训练 test('test\',8,code) %识别