基于矢量量化(VQ)的MATLAB语音识别系统实现

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现了基于矢量量化(VQ)的语音识别系统。系统通过语音预处理、MFCC特征提取、码本训练和模式匹配四个核心模块，实现对语音信号的高效识别。适用于语音处理研究和算法验证。

详 情 说 明

基于矢量量化（VQ）的语音识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于矢量量化技术的孤立词语音识别系统。系统通过提取语音信号的梅尔频率倒谱系数特征，并利用LBG算法训练生成特定词汇的矢量量化码本作为参考模板。在识别阶段，系统计算待识别语音特征与各参考码本之间的失真度，采用动态时间规整算法进行模式匹配，最终输出识别结果及置信度。该系统具有算法简洁、存储需求低、识别效率高的特点。

功能特性

• 完整的语音识别流程：包含语音预处理、特征提取、码本训练和模式匹配四大核心模块
• 灵活的参数配置：支持帧长、帧移、MFCC维度、码本大小等关键参数自定义调整
• 多格式支持：训练阶段支持多组WAV格式语音样本，识别阶段支持单条WAV格式语音输入
• 可视化分析：可选生成语音信号的时域波形、频谱图及MFCC特征图谱
• 量化评估：输出识别置信度（基于匹配失真度数值）作为识别可靠性参考

使用方法

训练阶段

1. 准备训练语音数据：为每个待识别词汇准备一组发音录音（WAV格式）
2. 配置系统参数：设置适当的帧长、帧移、MFCC维度和码本大小
3. 执行训练程序：系统将自动提取特征并生成每个词汇对应的VQ码本文件（.mat格式）

识别阶段

1. 输入待识别语音：提供单条WAV格式语音文件（建议16kHz采样率、单声道）
2. 运行识别程序：系统将计算输入语音与所有训练码本的匹配度
3. 获取识别结果：返回识别出的词汇标签字符串及相应的置信度数值

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 编程环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 依赖工具包：Signal Processing Toolbox
• 音频格式：支持标准WAV音频文件

文件说明

主程序文件集成了系统的完整工作流程，负责协调各功能模块的协同运行。其主要能力包括：解析用户输入参数与运行模式选择，根据训练或识别需求分别调用相应的处理链路，管理语音数据的读取与预处理操作，控制MFCC特征参数的提取过程，组织LBG算法进行码本训练与存储，以及执行基于动态时间规整的模式匹配识别决策，并可选择性地激活可视化模块展示中间处理结果。