基于GUI的语音识别系统MATLAB实现（支持DTW/VQ/HMM算法）

资 源 简 介

该项目实现了一个用户友好的MATLAB GUI语音信号识别系统，支持语音录制、导入和预处理功能。用户可通过界面选择DTW、VQ或HMM三种核心识别算法，实现高效的自动语音识别，适用于教育演示和算法研究。

详 情 说 明

基于 GUI 的语音信号自动识别系统（集成 DTW / VQ / HMM 算法）

项目介绍

本项目实现了一个具有图形用户界面的语音信号自动识别系统。系统集成 DTW（动态时间规整）、VQ（矢量量化）和 HMM（隐马尔科夫模型）三种经典语音识别算法，支持语音录制、导入、预处理、特征提取与模式匹配全流程。用户可通过直观的图形界面灵活选择识别算法、配置参数、管理训练数据并评估系统性能，适用于语音指令识别、说话人识别等场景的教学演示与实际应用。

功能特性

• 多算法支持：集成 DTW、VQ、HMM 三种核心识别算法，可根据识别任务特点灵活选择。
• 多种输入方式：支持导入 WAV 格式音频文件（推荐采样率 8kHz–16kHz）或通过麦克风实时录音。
• 完整处理流程：提供语音信号预处理、特征提取、模型训练与识别、结果可视化及性能评估一体化功能。
• 用户自定义训练库：支持用户构建和管理个性化语音样本库，进行模型训练与更新。
• 可视化分析：实时显示语音波形、频谱、特征参数等图形，辅助分析信号特性。
• 识别结果与性能评估：输出识别类别及置信度，并提供识别准确率、混淆矩阵等量化评估指标。
• 参数灵活配置：允许用户调整关键参数（如 HMM 状态数、VQ 码本大小等），优化识别效果。

使用方法

1. 启动系统：运行主程序文件，图形界面将自动加载。
2. 选择工作模式：

- 训练模式：选择算法，导入或录制训练语音样本，设置参数后训练模型。 - 识别模式：选择已训练模型，导入或录制待识别语音，执行识别并查看结果。

1. 数据管理：在界面中管理训练数据集，可添加、删除语音样本类别。
2. 查看结果：识别完成后，界面将显示识别结果、置信度及各类可视化图表与评估报告。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b 或更高版本
• 依赖工具箱：Signal Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox（部分功能可能需要）
• 硬件建议：配备麦克风用于实时录音，内存 4GB 以上

文件说明

main.m 文件作为系统的入口主程序，负责实现图形用户界面的初始化与布局，集成语音信号录制、文件导入、预处理、特征提取、模型训练与识别等核心处理流程的调用与控制，并提供识别结果的可视化展示与性能评估报告生成功能。