基于隐马尔可夫模型的语音识别MATLAB实现

资 源 简 介

本项目提供完整的隐马尔可夫模型(HMM)语音识别框架，集成前向-后向算法、Viterbi解码与Baum-Welch训练算法，并包含MFCC语音特征提取模块，适用于语音信号处理与模式识别研究。

详 情 说 明

基于隐马尔可夫模型的语音识别系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的隐马尔可夫模型(HMM)语音识别系统，专门针对语音识别应用设计。系统包含HMM核心算法、语音特征提取和模型评估三大模块，提供数字语音识别、简单指令识别等典型应用场景的完整解决方案。通过梅尔频率倒谱系数(MFCC)进行语音特征提取，结合HMM模型训练和识别算法，实现高效准确的语音识别功能。

功能特性

• 完整的HMM框架：实现前向-后向算法、Viterbi解码算法和Baum-Welch训练算法
• 专业语音特征提取：基于MFCC的特征提取模块，支持动态时间规整(DTW)对齐
• 多场景应用支持：提供数字识别、指令识别等多个示例数据集
• 全面的评估体系：支持识别准确率统计、混淆矩阵分析和训练过程可视化
• 灵活的配置选项：可调整HMM状态数、高斯混合分量数等关键参数

使用方法

数据准备

• 训练数据：WAV格式语音文件（16kHz采样率，单声道），配备对应标注文本文件
• 测试数据：支持实时录音或预录制语音文件

模型训练

1. 配置HMM参数（状态数量、迭代次数等）
2. 选择训练数据集路径
3. 运行训练程序，生成模型参数文件（.mat格式）

语音识别

1. 加载训练好的HMM模型
2. 输入测试语音（文件或实时录音）
3. 获取识别文本结果及概率得分

性能评估

• 查看识别准确率统计报告
• 分析混淆矩阵识别错误模式
• 观察训练收敛曲线可视化结果

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 编程环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 音频处理：需要Signal Processing Toolbox
• 内存要求：至少4GB RAM（建议8GB以上）
• 存储空间：至少2GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，包括语音数据的加载与预处理、特征参数的提取与计算、隐马尔可夫模型的训练流程控制、语音识别过程的执行管理，以及识别结果的输出与性能评估分析。该文件整合了各个功能模块，为用户提供完整的语音识别解决方案操作入口。