MATLAB实现的基于固定模型语音识别系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现完整的语音识别流程，包含音频预处理、特征提取、模型推理和后处理四大模块。通过预训练模型对输入音频进行智能分析，输出精准的文本识别结果，支持不同采样率的音频处理。

详 情 说 明

基于固定模型的语音识别系统实现

项目介绍

本项目实现了一个完整的基于固定模型的语音识别系统。系统采用预训练的语音识别模型，对输入的音频信号进行特征提取和模式匹配，最终输出对应的文本识别结果。核心流程包含音频预处理、特征提取、模型推理和后处理四个模块，能够处理不同采样率和格式的音频输入，并返回高准确率的识别文本。

功能特性

• 多格式音频支持：支持.wav、.mp3等常见音频格式
• 自适应采样率处理：支持8kHz-44.1kHz范围内的采样率
• 多声道兼容：支持单声道和立体声音频处理
• 灵活输入方式：支持文件路径输入或直接音频数据矩阵输入
• 丰富输出信息：

- 识别文本：语音内容对应的文字字符串 - 置信度评分：每个识别结果的置信度数值（0-1范围） - 时间戳信息：每个识别词汇在音频中的起始和结束时间点 - 可视化显示：可选输出音频波形图和识别结果对应的时间区间标记

使用方法

1. 基本使用：指定音频文件路径，调用主函数即可获得识别结果
2. 参数配置：可通过修改配置文件调整特征提取和识别参数
3. 批量处理：支持多个音频文件的批量识别处理
4. 结果导出：识别结果可保存为文本文件或结构化数据格式

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存要求：至少4GB RAM
• 存储空间：至少2GB可用磁盘空间
• 依赖工具包：信号处理工具箱、音频系统工具箱

文件说明

主程序文件整合了语音识别系统的完整处理流程，实现了音频数据读取与格式统一转换、梅尔频率倒谱系数特征参数计算、基于隐马尔可夫模型的声学模式匹配识别、动态时间规整算法的时间序列对齐处理、识别结果的后处理与文本生成，以及识别置信度评估和时间戳信息标注等核心功能。