MATLAB实现的基于HMM的数字语音识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB中的隐马尔可夫模型（HMM）技术，构建高精度数字0~9语音识别系统。支持离线训练与在线实时识别，通过大量语音样本优化模型参数，提升识别准确率，适用于教育及人机交互场景。

详 情 说 明

基于HMM的数字语音识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于隐马尔可夫模型（HMM）的高精度数字语音识别系统，专门用于识别数字0~9的语音。系统采用MFCC特征提取技术，支持离线模型训练和在线实时识别两种工作模式。通过大量语音样本训练优化HMM参数，实现了接近100%的识别精度，可应用于语音控制、智能交互等多种场景。

功能特性

• 高精度识别：基于HMM模型，针对数字0~9进行专门优化，识别精度高
• 双模式支持：支持离线训练和在线识别两种工作模式
• 实时处理：能够实时采集并分析语音信号，快速返回识别结果
• 多输入源：识别阶段支持麦克风实时输入和音频文件两种输入方式
• 置信度评估：提供识别结果的置信度评分，辅助判断识别可靠性
• 标准化处理：采用16kHz采样率、单声道WAV格式，确保数据一致性

使用方法

训练模式

1. 准备训练数据集：包含数字0~9的标准语音WAV文件（16kHz，单声道）
2. 运行系统进入训练模式
3. 系统自动提取MFCC特征，训练10个HMM模型（分别对应0~9）
4. 生成模型参数文件（.mat格式）保存训练结果

识别模式

1. 选择输入源：麦克风实时输入或预录制音频文件
2. 系统加载已训练的HMM模型
3. 输入语音信号进行实时识别
4. 输出识别结果（数字0~9）及置信度评分（0~1范围）

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 编程环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 音频硬件：支持16kHz采样的麦克风（实时识别模式）
• 内存需求：至少4GB RAM
• 存储空间：至少1GB可用空间用于模型存储

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能，包括语音信号的预处理、特征参数提取、隐马尔可夫模型的训练与优化、实时语音采集与端点检测、识别结果的计算与置信度评估等完整流程。该文件实现了训练与识别两种模式的切换控制，能够根据用户选择执行相应的数据处理流程，并负责模型文件的保存与加载管理。