MATLAB实现的基于MFCC和HMM的0-9数字语音识别系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB构建了一个0-9数字语音识别系统，结合MFCC特征提取和隐马尔可夫模型训练，支持离线与实时语音识别。系统通过训练模块生成分类模型，识别模块可高准确率识别输入语音，适用于语音交互应用开发。

详 情 说 明

基于MFCC与隐马尔可夫模型的0-9数字语音识别系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的0-9数字语音识别系统，采用经典的MFCC特征提取与HMM模式识别技术。系统包含训练和识别两大核心模块，能够准确识别0-9的数字发音。通过语音预处理、端点检测、特征参数优化等完整流程，实现了高准确率的数字语音识别功能。

功能特性

• 完整训练流程：支持从原始语音数据到HMM模型的全自动训练
• 双模式识别：支持实时麦克风输入和预录制音频文件两种识别方式
• 可视化分析：提供MFCC特征图、频谱图等识别过程可视化
• 置信度评估：输出识别结果的置信度分数(0-1)
• 优化算法：结合DTW算法优化识别性能

使用方法

训练阶段

1. 准备训练数据集（0-9数字发音的WAV文件，16kHz，单声道，每个数字至少50个样本）
2. 运行训练程序，系统将自动完成特征提取和模型训练
3. 生成10个数字对应的HMM模型文件

识别阶段

1. 选择识别模式（实时麦克风输入或WAV文件）
2. 输入语音信号（1-2秒纯净语音）
3. 系统返回识别结果、置信度及可视化图谱

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 编程语言：Python/Matlab (根据实现选择)
• 依赖库：numpy, scipy, python_speech_features (Python版本)
• 音频输入：16kHz采样率，单声道WAV格式

文件说明

本项目的主程序文件实现了系统的核心控制与调度功能。它负责初始化语音识别环境，协调训练与识别流程的完整执行，管理音频数据的预处理与特征提取过程，调度隐马尔可夫模型的训练与优化算法，处理实时音频流或文件输入的识别任务，计算并输出识别结果的置信度评分，同时生成识别过程中的各种可视化分析图谱。