使用 C++ 实现 MFCC 特征提取与说话人识别系统

发布于：2025-07-05 ⋅ 阅读:(17) ⋅ 点赞:(0)

使用 C++ 实现 MFCC 特征提取与说话人识别系统

在音频处理和人工智能领域，C++ 凭借其卓越的性能和对硬件的底层控制能力，在实时音频分析、嵌入式设备和高性能计算场景中占据着不可或缺的地位。本文将引导你了解如何使用 C++ 库计算核心的音频特征——梅尔频率倒谱系数 (MFCCs)，并进一步利用这些特征构建一个说话人识别（声纹识别）系统。

Part 1: 在 C/C++ 中计算 MFCCs

直接从零开始实现 MFCC 的所有计算步骤（FFT、滤波器组等）是相当复杂的。幸运的是，有许多优秀的开源库可以帮助我们完成这项工作。

流行的 C++ 音频处理库

以下是一些支持 MFCC 特征提取的流行 C++ 库：

  • Essentia: 一个功能非常强大、专为音频分析和音乐信息检索设计的开源库。它提供了大量的音频特征提取算法，包括 MFCC。它模块化设计良好，并且有详细的文档。
  • Kaldi: 一个业界领先的语音识别工具包。虽然它是一个庞大的框架，但其内部包含了非常健壮和高效的 MFCC 特征提取实现，被广泛应用于学术界和工业界。
  • Aquila: 一个为 C++ 设计的数字信号处理（DSP）库，它轻量级且易于集成，支持 MFCC 计算，非常适合学习和中小型项目。
  • Meyda: 最初为 Javascript 设计，但也有 C++ 版本。它专注于实时音频特征提取，对于需要低延迟响应的应用是个不错的选择。

实战示例：使用 Aquila 库计算 MFCCs

我们将以 Aquila 为例，因为它相对轻量级且不依赖过多复杂的第三方库，易于上手。

1. 准备工作

首先，你需要下载 Aquila 库并将其包含到你的 C++ 项目中。你可以从它的 GitHub 仓库 下载。同时，你需要一个支持 .wav 文件读写的库，这里推荐 WaveFile.h 这个单头文件库。

项目结构可能如下：

/your_project
|-- /aquila         // Aquila 库源文件
|-- main.cpp        // 你的主程序
|-- WaveFile.h      // WAV 文件读写库
|-- sample.wav      // 用于测试的音频文件
2. C++ 代码示例

下面的代码展示了如何读取一个 .wav 文件，并使用 Aquila 提取其 MFCC 特征。

#include <iostream>
#include "aquila/global.h"
#include "aquila/source/WaveFile.h"
#include "aquila/transform/Mfcc.h"

int main() {
    // 音频文件名
    const std::string FILENAME = "sample.wav";

    // 1. 加载 WAV 文件
    // Aquila::WaveFile handler(FILENAME);
    // 另一种方式，使用 WaveFile.h
    std::vector<double> audioBuffer;
    int sampleRate = 0;
    
    // 使用 WaveFile.h 加载音频数据到 buffer
    // (此处省略了具体加载代码，假设已将数据读入 audioBuffer 和 sampleRate)
    // 假设 audioBuffer 填充完毕，sampleRate 已获取
    // 例如：
    // WaveFile<double> wav;
    // wav.load(FILENAME);
    // audioBuffer = wav.samples[0]; // 使用第一个声道
    // sampleRate = wav.getSampleRate();

    // 伪代码填充
    Aquila::WaveFile wav(FILENAME);
    // 将 Aquila 的 SignalSource 转换为 std::vector<double>
    // 在实际使用中，你需要确保数据类型和格式匹配
    std::vector<double> signal;
    for (auto sample : wav) {
        signal.push_back(sample);
    }
    sampleRate = wav.getSampleRate();

    if (signal.empty()) {
        std::cerr << "Error: Could not load audio file " << FILENAME << std::endl;
        return 1;
    }
    std::cout << "Loaded audio file: " << FILENAME << " with " << signal.size() << " samples and sample rate " << sampleRate << std::endl;

    // 2. 初始化 MFCC 计算器
    // 参数：帧长 (samples), 采样率 (Hz)
    // 帧长通常为 20-40ms。这里使用 32ms。
    const int FRAME_LENGTH_MS = 32;
    const int frameSize = FRAME_LENGTH_MS * sampleRate / 1000;
    
    // MFCC 计算器，指定要提取的系数数量（通常是12或13）
    const int MFCC_PARAMS_COUNT = 12;
    Aquila::Mfcc mfcc(frameSize, sampleRate, MFCC_PARAMS_COUNT);

    // 3. 计算 MFCC
    // Aquila 的 Mfcc::calculate() 接收一个 Aquila::SignalSource
    // 我们需要将 vector 包装一下
    Aquila::SignalSource source(signal, sampleRate);
    auto mfccValues = mfcc.calculate(source);

    // 4. 打印结果
    // mfccValues 是一个 std::vector<std::vector<double>>
    // 外层 vector 代表帧，内层 vector 代表该帧的 MFCC 系数
    std::cout << "\nCalculated MFCCs (" << mfccValues.size() << " frames, " << mfccValues[0].size() << " coefficients per frame):\n";
    
    // 只打印前5帧作为示例
    for (size_t i = 0; i < mfccValues.size() && i < 5; ++i) {
        std::cout << "Frame " << i << ": [ ";
        for (auto coeff : mfccValues[i]) {
            std::cout << coeff << " ";
        }
        std::cout << "]" << std::endl;
    }

    return 0;
}

编译指令 (g++):

你需要链接 Aquila 库和它可能依赖的 FFT 库（如 Ooura’s FFT）。

g++ main.cpp -o main -I./aquila/include -L./aquila/build/lib -laquila -lOoura_fft # 具体链接参数取决于你的构建方式

至此，你已经成功地在 C++ 环境中提取出了音频的 MFCC 特征！这些特征向量就是我们进行下一步——说话人识别——的原材料。

Part 2: 使用 MFCCs 构建说话人识别系统

说话人识别系统通常分为两个阶段：注册 (Enrollment) 和 识别 (Identification/Verification)。我们将使用一种经典且强大的统计模型——高斯混合模型 (Gaussian Mixture Model, GMM) 来为每个说话人建立声纹模型。

核心思想：每个人的声音特征（MFCC 向量）在多维空间中的分布是独特的。GMM 可以很好地对这种复杂的分布进行建模。

系统流程

  1. 注册阶段 (构建声纹模型)

    • 输入：某个说话人（如 “Alice”）的一段或多段清晰的音频。
    • 处理：
      1. 使用 Part 1 的方法，提取所有注册音频的 MFCC 特征。你会得到大量的 MFCC 向量（例如，成千上万个 12 维的向量）。
      2. 使用这些 MFCC 向量训练一个 GMM。这个 GMM 的参数（均值、协方差、权重）就构成了 Alice 的专属“声纹模型”。
      3. 将训练好的 GMM 模型保存下来（例如，alice.gmm）。
    • 输出：为每个注册用户生成一个 GMM 声纹模型。

  2. 识别阶段 (匹配声纹)

    • 输入：一段未知说话人的音频。
    • 处理：
      1. 同样地，提取这段未知音频的 MFCC 特征。
      2. 将提取出的 MFCC 向量，分别输入到所有已注册的 GMM 模型中（如 alice.gmm, bob.gmm, …）。
      3. 计算每个 GMM 模型对这段未知音频特征的对数似然得分 (Log-Likelihood Score)。这个得分反映了未知音频由该模型生成的可能性有多大。
      4. 比较所有得分。得分最高的那个 GMM 模型，其对应的说话人就是识别结果。

C++ 实现逻辑 (伪代码)

要在 C++ 中实现 GMM，你可以使用 MLPACK 库，它是一个现代、高效的 C++ 机器学习库。

#include "path/to/aquila.h" // 假设已包含
#include <mlpack/methods/gmm/gmm.hpp>

// 使用 using 简化代码
using namespace mlpack;

// === 1. 注册阶段 ===
void enrollSpeaker(const std::string& audioPath, const std::string& speakerId) {
    // 1.1 提取 MFCC (使用 Part 1 的方法)
    // mfcc_features 是一个 arma::mat 类型 (MLPACK 使用 Armadillo 库)
    arma::mat mfcc_features = extractMfccsAsArmaMat(audioPath);

    // 1.2 训练 GMM
    const size_t gaussians = 16; // GMM 中高斯分量的数量，是一个超参数
    GMM<> gmm(gaussians, mfcc_features.n_rows); // n_rows 是特征维度

    // 训练模型
    gmm.Train(mfcc_features);

    // 1.3 保存模型
    // MLPACK 支持模型序列化
    data::Save(speakerId + ".gmm", "gmm_model", gmm, false);
    std::cout << "Enrolled speaker " << speakerId << " and saved model." << std::endl;
}


// === 2. 识别阶段 ===
std::string identifySpeaker(const std::string& unknownAudioPath, const std::vector<std::string>& speakerIds) {
    // 2.1 提取未知音频的 MFCC
    arma::mat unknown_mfccs = extractMfccsAsArmaMat(unknownAudioPath);

    double max_log_likelihood = -std::numeric_limits<double>::infinity();
    std::string identified_speaker = "Unknown";

    // 2.2 遍历所有已注册的模型
    for (const auto& speakerId : speakerIds) {
        // 加载模型
        GMM<> gmm_model;
        data::Load(speakerId + ".gmm", "gmm_model", gmm_model, false);
        
        // 计算对数似然得分
        double log_likelihood = gmm_model.LogLikelihood(unknown_mfccs);
        
        std::cout << "Score for " << speakerId << ": " << log_likelihood << std::endl;

        // 更新最高分
        if (log_likelihood > max_log_likelihood) {
            max_log_likelihood = log_likelihood;
            identified_speaker = speakerId;
        }
    }

    return identified_speaker;
}


// === 主函数 ===
int main() {
    // --- 注册 ---
    enrollSpeaker("audio/alice_enroll.wav", "alice");
    enrollSpeaker("audio/bob_enroll.wav", "bob");
    
    std::cout << "\n--- Identification Phase ---\n";

    // --- 识别 ---
    std::vector<std::string> speakers = {"alice", "bob"};
    std::string result = identifySpeaker("audio/test_unknown_alice.wav", speakers);

    std::cout << "\n>>> Identified Speaker: " << result << std::endl;
    
    return 0;
}

结论与展望

本文展示了使用 C++ 从零到一构建一个基础说话人识别系统的完整流程。我们首先利用 Aquila 这样的库来高效地提取核心的 MFCC 特征，然后借助 MLPACK 这样的机器学习库，通过 GMM 为每个说话人建立强大的统计声纹模型，并最终实现了对未知音频的身份识别。

这个 MFCC + GMM 的框架是声纹识别领域一个非常经典且有效的基线系统。尽管现代的系统正逐步转向基于深度学习的端到端方案（如 x-vectors, d-vectors），但理解并能实现 MFCC+GMM 系统，对于掌握音频处理和模式识别的核心思想至关重要。这套流程不仅性能优异，而且为探索更前沿的技术奠定了坚实的基础。

网站公告

今日签到

点亮在社区的每一天
去签到

热门文章

最新发布