MATLAB语音识别系统——声学特征分析与模式识别平台

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，实现语音信号的预处理、MFCC特征提取，并结合HMM与DTW算法进行高效分类识别。适用于声学分析、语音识别研究，提供完整的算法实现与可视化界面。

详 情 说 明

深圳大学语音识别系统

项目介绍

本项目是基于MATLAB开发的声学特征分析与分类识别平台，实现了完整的语音识别流程。系统集成了音频预处理、特征提取、模式识别和训练识别等核心模块，支持离线文件识别和实时语音识别两种模式，为语音信号处理研究提供了完整的实验平台。

功能特性

• 音频预处理：实现语音信号的预加重、分帧、加窗等预处理操作
• 特征提取：采用MFCC（梅尔频率倒谱系数）技术提取语音特征参数
• 模式识别：基于隐马尔可夫模型（HMM）和动态时间规整（DTW）算法实现语音模板匹配
• 训练识别：支持用户自定义语音样本训练，构建特定词汇的语音识别库
• 实时识别：提供实时音频采集和在线识别功能
• 结果可视化：展示识别结果的置信度和波形对比分析

使用方法

离线识别模式

1. 准备音频文件：支持.wav格式的单声道音频，采样率16kHz，16位量化
2. 运行系统主程序
3. 选择"文件识别"模式
4. 导入待识别音频文件
5. 查看识别结果和置信度评分

实时识别模式

1. 确保麦克风设备正常工作
2. 运行系统主程序
3. 选择"实时识别"模式
4. 点击开始录音按钮进行语音输入
5. 系统自动分析并显示识别结果

训练模式

1. 准备训练数据集：每个词汇至少10个说话人样本
2. 进入训练模块
3. 按提示录制或导入训练样本
4. 系统自动构建语音识别模板库

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11 或 macOS 10.14+
• MATLAB版本：R2018b及以上
• 必需工具箱：Signal Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
• 硬件要求：至少4GB内存，支持音频输入设备

文件说明

main.m文件作为系统的主控程序，集成了完整的语音识别工作流程，包括用户界面交互管理、音频信号采集控制、预处理算法调度、特征参数计算引擎、模式识别核心处理以及结果可视化展示等关键功能模块。该文件负责协调各子系统间的数据流转，实现从语音输入到文本输出的端到端处理，并提供实时性能监控和错误处理机制。