声纹锁 — 嵌入式离线声纹识别系统

ARM 嵌入式 Linux 平台实现离线声纹注册与识别。两条技术路线在同一硬件平台上实现并对比。

演示地址：【【大作业】声纹锁：MFCC+DTW vs CAM++神经网络 演示】

路线对比

维度	v1: MFCC + DTW	v2: sherpa-onnx + CAM++
特征	13维 MFCC	512维神经网络嵌入
匹配	帧序列DTW余弦距离	向量空间余弦相似度
同人	d=0.15~0.28 ✅	cos=0.80~0.95 ✅
变声	d=0.31~0.38 ⚠️ 模糊带	cos=0.30~0.40 ✅ 清晰拒绝
延迟	~200ms	~500ms
依赖	纯C零依赖	sherpa-onnx + ONNX模型

硬件

• 麦克风：C-Media PCM2902 (USB, 44100Hz)
• TTS：SNR9816TTS (UART 115200)
• 存储：SQLite 3

编译

v1 (MFCC+DTW)：

cd embed_v1 && make -f Makefile.rpi && ./voiceprint_lock

v2 (sherpa-onnx)：

pip install sherpa-onnx
cd embed && make -f Makefile.rpi && ./voiceprint_lock

项目结构

├── embed/          v2 (sherpa-onnx CAM++)
├── embed_v1/       v1 (MFCC + DTW)
├── tts/            TTS语音播报驱动
├── scripts/        实验脚本 / PPT生成
└── docs/           调研报告 / 实验报告 / PPT