基于隐MARLAB的隐马尔科夫模型孤立词语音识别系统

资 源 简 介

本系统基于MATLAB实现个人孤立词语音识别，支持自定义词汇训练。用户可通过录音样本训练HMM模型，系统自动完成语音预处理、MFCC特征提取和模型识别。提供概率输出和识别结果可视化，适用于语音指令识别等场景。

详 情 说 明

基于隐马尔可夫模型的个人孤立词语音识别系统

项目介绍

本项目实现了一个针对个人用户的孤立词语音识别系统。系统核心采用隐马尔可夫模型（HMM），通过用户自行录制的语音样本进行模型训练，能够准确识别输入的语音片段所属的词语类别。系统包含完整的语音信号处理流水线：从语音预处理、MFCC特征提取，到HMM模型训练与识别，最终输出识别结果及置信度，并提供训练过程与识别结果的可视化分析。

功能特性

• 个性化训练：支持用户使用自定义词语的录音样本训练专属HMM模型
• 高精度识别：基于HMM的前向-后向算法，提供词语分类及概率置信度
• 完整特征提取：提取梅尔频率倒谱系数（MFCC）作为语音特征
• 模型持久化：训练后的HMM参数（状态转移矩阵、观测概率矩阵等）可保存至文件
• 多维度可视化：支持MFCC特征图、似然概率变化曲线及HMM状态路径可视化

使用方法

数据准备

1. 训练数据：为每个待识别词语录制多个语音样本，保存为.wav格式（16kHz采样率，单声道）
2. 识别数据：待识别的语音片段，格式要求与训练数据一致

训练模型

运行系统主程序，选择训练模式，指定训练数据所在目录。系统将自动为每个词语训练对应的HMM模型。

语音识别

在识别模式下，加载已训练的HMM模型，选择待识别的语音文件，系统将输出最可能的词语标签及其后验概率。

结果查看

识别完成后，可查看MFCC特征频谱图、识别过程中的似然概率曲线以及HMM状态转移路径图。

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）
• 统计学与机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）

文件说明

系统的主入口文件整合了核心功能流程，主要包括：初始化系统参数与路径，驱动语音数据加载与预处理流程，控制MFCC特征提取模块的执行，调度隐马尔可夫模型的训练过程与参数优化，管理模型文件的保存与加载操作，实施基于前向-后向算法的语音识别计算，并统筹生成识别结果报告与各类可视化图表。