基于DTW算法的MATLAB孤立词语音识别系统

资 源 简 介

本项目在MATLAB中实现了一个完整的孤立词语音识别系统，包含语音信号预处理、MFCC特征提取和DTW模式匹配。系统支持自定义语音数据库建立，适用于简单指令词识别场景，代码结构清晰，便于二次开发。

详 情 说 明

基于DTW算法的孤立词语音识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于动态时间规整(DTW)算法的孤立词语音识别系统。系统通过语音信号预处理、MFCC特征提取和DTW模式匹配，能够准确识别特定词汇。系统支持语音文件识别和实时麦克风输入识别，并提供完整的性能评估和可视化分析功能。

功能特性

• 语音信号预处理：实现预加重、分帧、加窗和端点检测，优化语音质量
• MFCC特征提取：提取梅尔频率倒谱系数，有效表征语音特征
• DTW模式匹配：采用动态时间规整算法进行模板匹配，解决时间序列对齐问题
• 模型训练与管理：建立孤立词语音数据库，支持多模板训练和更新
• 实时语音识别：支持麦克风实时输入，实现语音到文本的即时转换
• 性能评估分析：提供识别准确率统计、响应时间分析和错误诊断功能
• 可视化展示：显示语音波形、MFCC特征图、DTW路径匹配过程

使用方法

训练模式

1. 准备训练语音样本（.wav格式，16kHz采样率，单声道）
2. 配置训练参数（帧长、帧移、MFCC参数等）
3. 运行训练程序构建语音模板库
4. 验证模型识别准确率

识别模式

文件识别：

• 选择待识别的语音文件
• 系统自动处理并输出识别结果和置信度
• 查看处理过程可视化图表

实时识别：

• 启动实时识别模式
• 通过麦克风输入语音信号
• 实时显示识别结果和匹配分数

性能分析

• 生成识别准确率报告
• 分析算法响应时间
• 查看错误识别案例和改进建议

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 编程环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 音频硬件：支持16kHz采样的麦克风（实时识别模式）
• 内存要求：至少4GB RAM
• 存储空间：500MB可用空间

文件说明

main.m文件作为系统的主入口程序，集成了语音识别的完整流程控制，包含语音数据加载与预处理、特征参数提取、模型训练管理、实时识别交互界面启动、识别结果评估与可视化展示等核心功能模块的协调运作。该文件通过参数配置接口统一调度各算法组件，实现训练与识别模式的无缝切换，并提供图形化结果展示和性能分析报告生成能力。