MATLAB代码为单语言语音识别

资 源 简 介

MATLAB代码为单语言语音识别

详 情 说 明

基于MATLAB的单语言语音识别系统实现

语音识别技术在现代人机交互中扮演着重要角色。本文将介绍如何使用MATLAB构建一个基础的单语言语音识别系统，适用于处理单个语音片段（isolated utterances）的场景。

核心处理流程包含三个关键阶段：

特征提取阶段 系统首先通过预处理步骤消除环境噪声，包括静音段切除和预加重处理。然后采用MFCC（梅尔频率倒谱系数）算法提取语音特征，该技术能有效模拟人耳听觉特性，将时域信号转换为12-13维的特征向量。

模型训练阶段 对于单词语音识别，通常使用隐马尔可夫模型（HMM）或动态时间规整（DTW）算法。MATLAB的统计和机器学习工具箱提供ready-to-use函数来实现这些算法。训练过程需要录制足够数量的语音样本作为训练集。

识别匹配阶段 当新语音输入时，系统会将其MFCC特征与训练好的模型进行相似度对比。采用Viterbi算法计算最可能的匹配路径，最终输出识别结果。为提升准确性，通常会加入高斯混合模型（GMM）来处理特征分布的变异性。

技术要点： 采样率标准化（典型值16kHz） 采用重叠分帧技术（帧长25ms，帧移10ms） 引入倒谱均值归一化（CMN）消除信道效应 通过矢量量化（VQ）降低计算复杂度

这种基础架构可扩展为特定场景的语音指令系统，如控制命令识别或数字串识别。后续改进可考虑加入深度神经网络提升复杂环境下的识别率。