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基于Resemblyzer 声纹识别门禁系统设计

news 来源：原创 2025/9/20 15:13:25

一、整体结构与思路

这份程序的核心目的是：

用麦克风录音 ➜ 识别说话人是谁 ➜ 图形化展示 ➜ 语音播报反馈

它主要由 4 个部分组成：

  1. 全局配置和依赖加载

  2. 语音采集和声纹提取逻辑

  3. 图形界面与交互（PyQt5）

  4. 语音播报反馈系统

二、各部分代码作用详解

 1. 导入库与初始化配置

import os, threading
import numpy as np
import pyttsx3
from sounddevice import rec, wait
from scipy.io.wavfile import write
from resemblyzer import VoiceEncoder, preprocess_wav
from PyQt5.QtWidgets import ...

用于导入：

  • 文件操作（os）

  • 多线程（threading，防止语音播报卡界面）

  • 录音与保存（sounddevice, scipy）

  • 声纹识别核心（resemblyzer）

  • 图形界面构建（PyQt5）

VOICE_DIR = "voices"
os.makedirs(VOICE_DIR, exist_ok=True)
encoder = VoiceEncoder()

  • 设置语音文件夹

  • 初始化声纹编码器（Resemblyzer）

2. 语音播报功能

def speak(text):def run():engine = pyttsx3.init()engine.say(text)engine.runAndWait()threading.Thread(target=run, daemon=True).start()

  • 使用 pyttsx3 实现 TTS 语音播报

  • 放在线程中执行，防止 engine.runAndWait() 阻塞程序

3. 录音窗口与功能

（1）录音窗口提示类

class RecordingDialog(QDialog):

  • 弹出一个小对话框，提示用户“正在录音”

  • 录音完自动关闭，提升交互体验

（2）录音函数

def record_voice(filepath, duration=5, fs=16000, parent=None):

  • 调用 sounddevice.rec() 录音，采样率16000Hz（Resemblyzer推荐）

  • 保存为 wav 文件

  • 弹出提示窗口进行录音反馈

4. 用户管理函数

def list_users():return [f[:-4] for f in os.listdir(VOICE_DIR) if f.endswith(".wav") and f != "test.wav"]

扫描文件夹，返回除 test.wav 外的所有用户（注册过的）

5. 主界面类 VoiceApp

（1）初始化界面与样式

        screen = QDesktopWidget().screenGeometry()win_width = screen.width() // 3self.resize(win_width, ...)

  • 界面自动适配屏幕，设置合适大小

  • 设置按钮字体大小统一风格

（2）注册用户

    def register_user(self):name, ok = QInputDialog.getText(...)if ok and name:filepath = ...if os.path.exists(filepath): ...record_voice(filepath, parent=self)

  • 弹出输入框让用户输入用户名

  • 检查是否重复

  • 录音并保存为 {name}.wav

（3）用户管理（删除）

    def manage_users(self):users = list_users()if not users: ......selected_items = list_widget.selectedItems()for item in selected_items:os.remove(filepath)

  • 弹出用户列表

  • 选择后点击 OK 即可删除对应语音文件

（4）识别用户

    def identify_user(self):...test_path = os.path.join(VOICE_DIR, "test.wav")record_voice(test_path, ...)

  • 录制测试语音

  • 提取特征向量（encoder.embed_utterance()）

  • 依次读取所有已注册用户的语音文件，提取向量，计算相似度：

sim = np.dot(embed, embed_test)

  • 找到相似度最大的用户

  • 如果相似度 > 0.8，就提示识别成功（播报+弹窗），否则视为非法

三、开发过程解析（思路演进）

阶段功能技术
1️⃣ 初始化项目建立语音识别系统结构，准备声音文件夹os
2️⃣ 实现录音功能录音并保存语音为 .wav 文件sounddevice, scipy.io.wavfile
3️⃣ 声纹识别模型加载利用 Resemblyzer 提取说话人特征向量resemblyzer
4️⃣ GUI 界面搭建主界面+按钮布局+按钮功能绑定PyQt5
5️⃣ 用户注册功能输入用户名 ➜ 录音 ➜ 存储QInputDialog
6️⃣ 用户管理功能显示用户列表 ➜ 可删除QListWidget, QDialog
7️⃣ 识别流程测试录音 ➜ 与已有用户匹配 ➜ 相似度判断向量点积识别逻辑
8️⃣ 播报反馈加入语音播报，提示识别结果pyttsx3 + 多线程避免阻塞

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