MATLAB基因频率分析的语音信号识别系统

资 源 简 介

基于MATLAB开发的语音处理系统，通过去噪、滤波预处理与基因频率提取技术，实现高精度语音信号识别与分析，适用于语音特征研究。

详 情 说 明

基于基因频率分析的语音信号提取与识别系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB平台开发的高精度语音信号处理与分析系统。系统核心通过对语音信号进行基因频率（基频与共振峰）分析，实现对语音特征的精确提取与内容识别。项目集成了完整的语音处理流程，从信号预处理到特征识别，最终提供直观的可视化分析结果，适用于语音研究、语音识别应用开发等多个领域。

功能特性

• 语音信号预处理：对原始语音进行去噪、滤波和归一化处理，有效提升信号质量
• 基因频率提取：采用频域分析技术精确提取语音信号的基频（F0）及共振峰特征
• 语音特征识别：基于提取的基因频率参数实现语音内容的智能分类与识别
• 可视化分析：提供频谱图、基频轨迹图和特征分布图等多种可视化手段
• 多输入支持：支持音频文件输入和实时语音采集两种模式
• 参数可配置：允许用户自定义采样率、帧长、帧移等关键分析参数

使用方法

基本操作流程

1. 启动系统：运行主程序文件，系统将自动初始化语音处理环境
2. 选择输入源：根据需求选择音频文件输入或实时语音输入模式
3. 参数设置：调整采样率（默认16kHz）、帧长、帧移等分析参数
4. 执行分析：启动语音处理流程，系统将自动完成预处理、特征提取和识别分析
5. 查看结果：在界面中查看数值结果、识别结果和各类可视化图表

输入支持

• 音频文件输入：支持.wav、.mp3等格式的单声道语音文件
• 实时语音输入：通过麦克风采集实时语音流（需要声卡支持）

输出内容

• 数值结果：基频数值序列、共振峰频率参数（F1-F4）、特征向量数据集
• 识别结果：语音类别标签（如元音/辅音分类、特定词语识别结果）
• 图形化输出：

- 语音信号时域波形图 - 语谱图（Spectrogram） - 基频变化轨迹图 - 共振峰分布散点图

• 分析报告：包含特征统计量和识别准确率的文本报告

系统要求

硬件要求

• CPU：Intel Core i5或同等性能以上处理器
• 内存：至少4GB RAM（推荐8GB以上）
• 声卡：支持16kHz采样率的音频输入输出设备
• 存储空间：至少1GB可用磁盘空间

软件要求

• 操作系统：Windows 10/11，macOS 10.14+或Linux Ubuntu 16.04+
• MATLAB版本：R2018b或更新版本
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox, Audio Toolbox

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，负责协调各功能模块的协同工作。其主要能力包括：初始化系统参数与环境配置，管理语音信号的输入源选择与数据读取，调度预处理模块完成信号去噪与规范化，控制特征提取过程实现基频与共振峰分析，执行基于特征参数的语音识别分类，生成多维度的可视化分析结果，以及输出完整的分析报告与识别结论。该文件作为系统运行的中央控制器，确保整个语音处理流程的有序执行。