基于MFCC与HMM的语音识别MATLAB实现

资 源 简 介

本项目提供完整的语音识别解决方案，包含语音信号预处理、MFCC特征提取和HMM模型训练三大核心模块。适用于语音信号处理与模式识别研究，代码结构清晰，便于二次开发与教学演示。

详 情 说 明

基于MFCC与HMM的语音识别系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的语音识别系统，能够通过分析语音信号识别不同的说话人。系统采用MFCC（梅尔频率倒谱系数）进行语音特征提取，使用HMM（隐马尔可夫模型）对说话人语音特征进行建模，并通过Viterbi算法实现高效的识别分类。该系统支持对预录制的语音文件进行识别，也支持通过麦克风实时录制并识别语音。

功能特性

• 语音信号预处理：实现端点检测、预加重、分帧加窗等预处理操作
• MFCC特征提取：提取语音信号的梅尔频率倒谱系数特征参数
• HMM模型训练：使用隐马尔可夫模型对训练语音样本进行建模
• Viterbi识别算法：通过动态规划实现未知语音的识别分类
• 可视化界面：提供语音录制、特征显示和识别结果展示功能

使用方法

训练阶段

1. 准备训练数据：将不同说话人的语音样本按说话人分类存储为wav格式
2. 运行训练程序：系统将自动提取每个说话人的语音特征并训练对应的HMM模型
3. 保存模型：训练完成后生成每个说话人的HMM模型参数文件（mat格式）

识别阶段

1. 选择识别模式：可选择文件识别模式或实时录音识别模式
2. 进行识别：系统将提取待识别语音的MFCC特征，通过Viterbi算法计算与各模型的匹配度
3. 查看结果：系统输出识别出的说话人ID标签、置信度分数及相关可视化图形

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 统计学和机器学习工具箱
• 音频处理工具箱
• 16kHz采样率、单声道音频输入设备（用于实时录音）

文件说明

主程序文件整合了语音识别的完整流程，包括语音信号的预处理操作、特征参数的提取计算、隐马尔可夫模型的训练与优化、基于动态规划的识别分类算法执行，以及图形用户界面的构建与交互功能。该文件实现了从语音输入到识别结果输出的全链路处理能力，并提供训练与识别两种工作模式的可视化操作接口。