基于MATLAB的孤立词语音识别系统：LPC与DTW算法实现

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了孤立词语音识别系统，采用线性预测编码提取语音特征，结合动态时间规整进行模式匹配。系统支持实时录音，包含语音端点检测和预处理功能，可准确识别预定义词汇（如数字0-9）。

详 情 说 明

基于线性预测编码与动态时间规整的孤立词语音识别系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的孤立词语音识别系统，采用线性预测编码（LPC）提取语音特征参数，结合动态时间规整（DTW）算法进行模式匹配。系统支持对预定义的孤立词（如数字0-9）进行实时录音识别或音频文件识别，包含语音端点检测、预处理、特征提取和模式匹配等完整处理流程。

功能特性

• 完整的语音识别流程：包含语音采集、端点检测、预加重、分帧加窗、特征提取和模式匹配
• 多特征提取支持：基于线性预测编码（LPC）和梅尔频率倒谱系数（MFCC）两种特征提取方法
• 灵活的输入方式：支持实时录音输入和WAV音频文件输入
• 可视化分析：提供LPC系数分析、DTW距离矩阵可视化等分析功能
• 性能评估：系统可输出识别准确率、误识率等统计指标
• 实时识别能力：支持实时录音并进行即时识别

使用方法

训练阶段

1. 准备训练语音样本（WAV格式，采样率8kHz，16位量化）
2. 运行训练程序，系统将自动提取每个词语的LPC特征模板
3. 模板库将保存至指定文件供识别阶段使用

识别阶段

1. 实时录音模式：启动实时录音功能，朗读待识别词语
2. 文件输入模式：选择预录制的WAV音频文件
3. 系统自动进行端点检测、特征提取，并与模板库进行DTW匹配
4. 输出识别结果及置信度评分

分析功能

• 查看LPC系数分析图，了解语音信号频谱特性
• 观察DTW距离矩阵，分析模式匹配过程
• 获取系统识别性能统计报告

系统要求

硬件环境

• 麦克风设备（用于实时录音）
• 最低内存：2GB
• 处理器：Intel Core i3或同等性能以上

软件环境

• MATLAB R2016a或更高版本
• 信号处理工具箱
• 音频处理工具箱

音频格式支持

• 采样率：8000-16000Hz
• 量化位数：16位
• 编码格式：PCM
• 声道数：单声道

文件说明

main.m文件作为系统的主要入口点，实现了整个孤立词语音识别系统的核心控制逻辑，包括语音信号的采集与读取、端点检测以确定有效语音段、预处理操作如预加重和分帧加窗、基于线性预测编码的特征参数提取、动态时间规整算法的模式匹配过程，以及识别结果的输出与可视化分析功能的调度。该文件协调各功能模块的工作流程，确保系统能够完成从输入到输出的完整识别任务。