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　　【语音识别-说话人识别】基于MFCC结合梅尔频率倒谱系数的垃圾分类带matlab代码_ MATLAB仿真博客的技术博客_博客

　　1引言说话人识别是语音识别中的热门话题之一。本文主要研究了以下几个方面：说话人语音识别系统提取能够反映人对语音感知的梅尔频率倒谱系数(MFCC)作为特征参数。同时，对最近邻KNN进行了分析。实验结果表明，KNN对训练好的语音样本有较高的分类准确率。

　　第2部分代码函数文件列表=获取所有文件(文件夹名)%

　　folder data=dir(foldername)；

　　folder index=[folder data . is dir]；

　　file list={ folder data(~ folder index)。名称}”；

　　if ~isempty(文件列表)

　　file list=cell fun(@(x)full file(foldername，x)，

　　fileList， UniformOutput ，false)；

　　目标

　　子文件夹={folderData(folderIndex)。name }；

　　errIndex=~ismember(子文件夹，{ . ,.});

　　for iDir=find(errIndex)

　　nextDir=fullfile(foldername，subfolders { iDir })；

　　file list=[file list；get all files(nextDir)]；

　　目标

　　3运行结果

　　4参考文献[1]曹晖，徐晨，小昭，等.梅尔特征频率倒谱系数在说话人识别中的应用[J].西北大学学报(自然科学版)，2013，43(002):203-208。

　　[2]俞树本。基于MFCC的说话人语音识别系统的研究[J].黑龙江科技信息，2015。

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