MATLAB深度神经网络语音识别系统

资 源 简 介

本系统基于MATLAB开发，利用深度神经网络实现语音信号的特征提取与模式识别，支持实时语音输入和离线音频处理。可识别多语言及特定指令，适用于智能助手、语音控制等场景，提供高效的语音到文本转换功能。

详 情 说 明

基于深度神经网络的语音识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于深度神经网络的语音识别系统，能够将语音信号转换为对应的文本。系统结合了卷积神经网络（CNN）进行鲁棒的语音特征提取，并利用循环神经网络（RNN/LSTM）对时序信息进行建模，最后通过连接时序分类（CTC）或注意力机制（Attention）完成序列对齐与解码。该系统支持实时麦克风输入和离线音频文件处理，可应用于智能助手、语音控制及语音转写等多种场景。

功能特性

• 多输入源支持：可处理实时麦克风采集的语音（16kHz采样率，单声道，PCM格式）或离线音频文件（如WAV、MP3，自动预处理为16kHz）。
• 多语言与指令识别：具备识别多种通用语言以及特定领域指令的能力。
• 灵活的输出信息：核心输出为识别的文本字符串。可选输出每个识别结果的置信度（0~1）以及词汇级的时间戳信息。
• 先进的深度学习模型：采用CNN+RNN/LSTM的混合模型架构，结合CTC/Attention解码机制，确保高识别准确率。

使用方法

1. 环境配置：确保满足下文“系统要求”，并安装所有必要的依赖库。
2. 启动系统：运行主程序文件以启动语音识别系统。
3. 选择模式：根据提示选择实时语音识别模式或离线文件识别模式。

* 实时模式：程序将开始监听麦克风，用户说话后自动进行识别并输出文本。 * 离线模式：输入待识别的音频文件路径，系统将处理该文件并输出识别结果。

1. 获取结果：系统将在界面或命令行中显示识别出的文本。根据需要，可配置程序同时输出置信度和时间戳。

系统要求

• Python 3.7 或更高版本
• 主要依赖库：

* TensorFlow 2.x 或 PyTorch 1.x * NumPy, SciPy * Librosa 或 PyAudio（用于音频处理） * SoundFile（用于读写音频文件）

• 硬件建议：推荐使用配有GPU（支持CUDA）的计算机以加速深度神经网络的推理过程。

文件说明

主程序文件整合了系统的核心流程，其功能涵盖：初始化音频输入设备或读取指定音频文件；对输入的语音信号进行预处理，包括预加重、分帧、加窗等操作以提取特征；调用已训练好的深度神经网络模型进行前向传播与推理；利用CTC或注意力解码算法将网络输出解码为最终的文本序列；最后，将识别结果及相关可选信息（如置信度）呈现给用户。