其中m从1变化到当前的码本的码字数,ε是分裂时的参数，本文ε=0.01。

　　3.根据得到的码本把所有的训练序列（特征矢量）进行分类，然后按照下面两个公式计算训练矢量量化失真量的总和 以及相对失真（n为迭代次数，初始n=0， =∞，B为当前的码书),若相对失真小于某一阈值ε，迭代结束，当前的码书就是设计好的2m个码字的码书，转５。否则，转下一步。

　　在具体的实现过程当中，采用了matlab软件来帮助完成这个项目。在matlab中主要由采集,分析，特征提取,比对几个重要部分。以下为在实际的操作中，具体用到得函数关系和作用一一列举在下面。

　　5。重复２，３和４步，直到形成有M个码字的码书（M是所要求的码字数)，其中D0=10000。

　　设是未知的说话人的特征矢量 ,共有T帧是训练阶段形成的码书，表示码书第m个码字，每一个码书有M个码字。再计算测试者的平均量化失真D，并设置一个阈星空体育网站 星空体育首页值，若D小于此阈值，则是原训练者，反之则认为不是原训练者。

　　MFCC系数个数通常取20-30,常常不用0阶倒谱系数，因为它反映的是频谱能量，故在一般识别系统中，将称为能量系数，并不作为倒谱系数，本系统选取20阶倒谱系数.

　　我们将每个待识的说话人看作是一个信源，用一个码本来表征。码本是从该说话人的训练序列中提取的MFCC特征矢量聚类而生成。只要训练的序列足够长，可认为这个码本有效地包含了说话人的个人特征,而与讲话的内容无关。

　　基于VQ的说话人识别系统，矢量量化起着双重作用.在训练阶段，把每一个说话者所提取的特征参数进行分类，产生不同码字所组成的码本。在识别(匹配）阶段,我们用VQ方法计算平均失真测度(本系统在计算距离d时,采用欧氏距离测度)，从而判断说线函数testDB……………………………………………7

　　对于特征参数的选取，我们使用mfcc的方法来提取。MFCC参数是基于人的听觉特性利用人听觉的屏蔽效应，在Mel标度频率域提取出来的倒谱特征参数。

　　1.对输入的语音信号进行分帧、加窗，然后作离散傅立叶变换,获得频谱分布信息。

　　语者识别就是根据说话人的语音信号来判别说话人的身份。语音是人的自然属性之一，由于说话人发音器官的生理差异以及后天形成的行为差异，每个人的语音都带有强烈的个人色彩，这就使得通过分析语音信号来识别说话人成为可能。用语音来鉴别说话人的身份有着许多独特的优点，如语音是人的固有的特征，不会丢失或遗忘；语音信号的采集方便，系统设备成本低；利用电话网络还可实现远程客户服务等.因此，近几年来,说话人识别越来越多的受到人们的重视.与其他生物识别技术如指纹识别、手形识别等相比较，说话人识别不仅使用方便，而且属于非接触性,容易被用户接受，并且在已有的各种生物特征识别技术中,是唯一可以用作远程验证的识别技术。因此，说话人识别的应用前景非常广泛：今天,说话人识别技术已经关系到多学科的研究领域,不同领域中的进步都对说话人识别的发展做出了贡献。说话人识别技术是集声学、语言学、计算机、信息处理和星空体育网站 星空体育首页人工智能等诸多领域的一项综合技术，应用需求将十分广阔。在吃力语音信号的时候如何提取信号中关键的成分尤为重要。语音信号的特征参数的好坏直接导致了辨别的准确性.

　　我们定义一个有M个滤波器的滤波器组（滤波器的个数和临界带的个数相近),采用的滤波器为三角滤波器,中心频率为f（m），m=1,2,3,···,M

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