基于MATLAB的孤立词语音识别系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现了一个完整的孤立词语音识别系统。通过语音信号预处理、MFCC特征提取和HMM模式识别算法，能够准确识别特定词汇。系统支持自定义训练和实时识别功能。

详 情 说 明

基于MATLAB的孤立词语音识别系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的孤立词语音识别系统，实现了从语音信号预处理到模式识别的完整流程。系统采用数字信号处理技术对语音进行增强和特征提取，通过梅尔频率倒谱系数（MFCC）表征语音特征，并利用隐马尔可夫模型（HMM）进行模式匹配与分类。系统支持文件输入和实时录音两种模式，提供直观的图形化界面展示识别结果和分析数据。

功能特性

• 语音预处理：包含去噪、分帧、端点检测等预处理环节，提升语音质量
• 特征提取：采用MFCC算法提取语音关键特征参数
• 模式识别：基于HMM模型实现高效的词汇识别与分类
• 多模态输入：支持.wav文件输入和麦克风实时录音
• 可视化界面：图形化显示识别结果、置信度评分和频谱分析图
• 详细输出：提供识别文本、置信度评分、频谱图和识别日志

使用方法

1. 启动系统：运行主程序文件进入图形化操作界面
2. 选择输入模式：可选择加载音频文件或启用实时录音功能
3. 配置参数：根据需要调整识别阈值和模型参数
4. 执行识别：点击识别按钮，系统将自动完成预处理、特征提取和模式匹配
5. 查看结果：界面将显示识别出的文本结果、置信度评分及相关分析图表

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 音频硬件：支持16kHz采样率的麦克风（实时录音模式）
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存建议：至少4GB RAM
• 存储空间：500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，实现了图形用户界面的构建与事件响应管理，负责协调语音数据的输入输出流程，控制信号预处理、特征参数计算和模式识别算法的执行序列，并完成识别结果的可视化展示与日志记录。