基于概率神经网络(PNN)的数字语音识别MATLAB实现

资 源 简 介

本MATLAB项目实现0-9数字语音识别系统，采用概率神经网络(PNN)分类器。包含语音预处理、MFCC特征提取、网络训练和识别测试模块，具备端点检测功能，可实现高效准确的数字语音分类识别。

详 情 说 明

基于概率神经网络的数字语音识别系统

项目介绍

本项目实现了一个高效的数字语音识别系统，采用概率神经网络(PNN)对0-9数字语音进行分类识别。系统包含语音信号预处理、特征提取、网络训练和识别测试四个核心模块，能够对输入的语音信号进行端点检测、MFCC特征提取，并利用PNN网络实现高精度的数字分类识别。

功能特性

• 语音预处理：支持预加重处理和端点检测，有效提取有效语音段
• 特征提取：采用梅尔频率倒谱系数(MFCC)算法提取语音特征参数
• 网络模型：基于概率神经网络(PNN)的模式分类算法，具有快速训练和高精度识别特点
• 完整流程：集成训练和识别全流程，提供模型训练、测试评估和实际识别功能
• 可视化分析：提供MFCC特征图谱、网络结构图、混淆矩阵等多种可视化输出

使用方法

训练阶段

1. 准备0-9数字语音样本数据集(.wav格式)
2. 配置网络参数（平滑参数σ、网络结构参数）
3. 运行训练程序，生成PNN网络模型
4. 查看训练准确率曲线和混淆矩阵评估模型性能

识别阶段

1. 输入单声道数字语音信号（采样率8kHz/16kHz，时长1-2秒）
2. 系统自动进行预处理和特征提取
3. PNN网络进行分类识别
4. 输出识别结果、置信度概率和响应时间

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 信号处理工具箱
• 深度学习工具箱（可选，用于对比分析）
• 内存：至少4GB RAM
• 存储空间：1GB可用空间

文件说明

main.m文件作为系统的主入口点，集成了语音信号预处理、MFCC特征提取、PNN网络训练与识别测试等核心功能模块，负责协调各组件的工作流程，实现从语音输入到数字识别结果输出的完整处理链路，并提供关键节点的可视化展示与分析功能。