基于MATLAB的MFCC-HMM孤立词语音识别系统

资 源 简 介

本项目在MATLAB平台上开发了一个高效的孤立词语音识别系统，利用MFCC特征提取和HMM模式匹配技术，实现对特定词汇的精准分类。系统经过完整流程处理，目标识别正确率超过95%，适用于语音指令识别等场景。

详 情 说 明

基于MFCC和HMM的孤立词语音识别系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB实现的孤立词语音识别系统，采用梅尔频率倒谱系数(MFCC)进行语音特征提取，结合隐马尔可夫模型(HMM)进行模式识别，并运用动态时间规整(DTW)算法优化识别效果。系统能够对特定词汇表中的词语进行高精度识别，目标识别正确率可达95%以上。该系统包含完整的训练和识别流程，支持用户自定义词汇表，适用于语音指令识别、语音控制等应用场景。

功能特性

• 高精度识别：采用MFCC+HMM技术路线，目标识别准确率超过95%
• 完整流程：包含语音预处理、特征提取、模型训练和识别评估全流程
• 灵活配置：支持用户自定义词汇表和模型参数调整
• 多模态输入：支持实时录音输入和音频文件输入两种方式
• 可视化分析：提供频谱图、MFCC特征图等可视化结果
• 性能评估：自动生成混淆矩阵和准确率统计报告

使用方法

训练阶段

1. 准备训练数据：收集包含多个说话人的语音样本，要求采样率16kHz，WAV格式，每个词语至少20个样本
2. 配置词汇表：在配置文件中设置需要识别的词语列表
3. 运行训练程序：系统将自动提取MFCC特征并训练对应的HMM模型
4. 保存模型：训练完成后生成每个词语的HMM模型参数文件(.mat格式)

识别阶段

1. 输入语音：可通过实时录音或加载音频文件方式输入待识别语音（单声道，1-3秒，16kHz）
2. 执行识别：系统进行预处理和MFCC特征提取后，使用训练好的HMM模型进行模式匹配
3. 查看结果：返回识别出的词语标签及置信度分数，同时显示频谱图和MFCC特征可视化结果

性能评估

系统提供自动评估功能，可计算整体识别准确率并生成混淆矩阵，便于分析识别性能。

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
• 硬件要求：支持音频输入的声卡设备（用于实时录音功能）
• 内存建议：至少4GB RAM，处理大规模语音数据时建议8GB以上

文件说明

main.m作为系统的主入口文件，集成了语音识别的完整工作流程。它负责协调整个系统的运行调度，包括初始化环境参数、管理训练与识别模式切换、调用核心处理模块以及组织结果输出。该文件实现了语音数据的加载与预处理、MFCC特征提取算法的执行、HMM模型的训练与保存功能，同时具备实时语音采集和文件输入的双重接口。在识别过程中，它协调完成特征比对、模型匹配和置信度计算，并驱动可视化模块生成频谱图和特征分析图。此外，该文件还封装了性能评估功能，能够自动生成识别报告和统计指标。