基于HMM的孤立词语音识别系统的MATLAB实现

资 源 简 介

本项目采用MATLAB构建了一套完整的孤立词语音识别系统，通过隐马尔可夫模型对语音特征进行建模。系统包含语音预处理、特征提取、HMM训练和识别模块，可实现对特定词汇的准确分类识别。

详 情 说 明

基于HMM的孤立词语音识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于隐马尔可夫模型（HMM）的孤立词语音识别系统。系统通过声学特征提取和统计模型训练，能够对特定词汇的发音进行准确识别。系统采用模块化设计，包含完整的语音信号处理流程，从原始语音输入到最终识别结果输出，提供了完整的语音识别解决方案。

功能特性

• 语音信号预处理：实现端点检测、预加重、分帧加窗等前处理操作
• 特征参数提取：计算梅尔频率倒谱系数（MFCC）作为声学特征
• 模型训练能力：采用Baum-Welch算法进行HMM参数估计
• 高效识别解码：基于Viterbi算法实现最优状态序列搜索
• 性能评估体系：提供准确率计算、混淆矩阵分析等评估指标
• 可视化展示：支持MFCC特征、HMM模型结构及识别过程的可视化

使用方法

训练阶段

1. 准备训练语音数据（.wav格式，16kHz采样率）
2. 配置HMM模型参数（状态数、高斯分量数等）
3. 运行训练程序学习词汇声学模式
4. 保存训练得到的HMM模型参数

识别阶段

1. 输入待识别的语音文件
2. 系统自动进行特征提取和模式匹配
3. 输出识别结果词汇标签
4. 生成识别性能报告和可视化结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 统计学和机器学习工具箱
• 至少4GB内存
• 支持16kHz采样率的音频输入设备

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了语音数据的读取与预处理、特征参数的提取与计算、隐马尔可夫模型的训练与优化、待识别语音的模式匹配与分类决策，以及最终识别性能的评估与结果可视化。该文件通过协调各功能模块的顺序执行，完成了从原始语音输入到识别结果输出的完整处理链路。