MATLAB实现的HMM-GMM语音识别入门示例

资 源 简 介

该项目提供完整的语音识别MATLAB实现，涵盖数据预处理、HMM-GMM模型训练与识别测试。代码结构清晰，注释详细，适合初学者学习隐马尔可夫模型与高斯混合模型在语音识别中的应用。

详 情 说 明

基于HMM-GMM的语音识别入门示例

项目介绍

本项目提供了一个完整的基于隐马尔可夫模型（HMM）和高斯混合模型（GMM）的语音识别MATLAB实现。该项目专为初学者设计，包含了从数据预处理到模型训练和测试评估的全流程代码。通过本示例，学习者可以深入理解HMM和GMM在语音识别中的基本原理和应用方法。

项目包含完整的数字语音数据集（0-9），用户下载后可直接运行，无需额外配置即可体验完整的语音识别流程。代码结构清晰，注释详尽，适合作为语音识别入门的实践教材。

功能特性

• 完整的处理流程: 数据预处理 → 特征提取 → 模型训练 → 识别测试
• MFCC特征提取: 使用梅尔频率倒谱系数作为语音特征表示
• HMM-GMM模型: 实现了基于高斯混合模型的隐马尔可夫模型训练算法
• 可视化分析: 提供特征可视化、训练过程和识别结果的图形展示
• 实时测试: 支持实时语音输入识别测试功能
• 性能评估: 自动生成混淆矩阵和准确率统计报告

使用方法

1. 准备数据: 将语音文件（.wav格式，16kHz采样率，单声道）放置在指定目录
2. 运行主程序: 执行主程序文件启动语音识别系统
3. 查看结果: 程序会自动显示训练过程、识别结果和性能评估报告

系统运行完成后，将生成以下输出：

• MFCC特征提取结果的可视化图形
• HMM-GMM模型训练过程的收敛曲线
• 测试集的混淆矩阵和识别准确率统计
• 每个数字对应的HMM模型参数
• 实时语音识别测试结果
• 详细的识别准确率统计报告（文本格式）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 统计学和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 至少4GB可用内存
• 支持音频输入的麦克风（用于实时测试）

文件说明

主程序文件实现了语音识别系统的核心功能流程，包括语音数据的预处理与特征提取、HMM-GMM模型的初始化与参数训练、识别算法的执行与性能评估，以及训练过程与测试结果的可视化展示。该文件通过模块化设计集成了特征计算、模型优化和识别测试等关键环节，确保用户能够完整地体验基于统计模型的语音识别工作原理。