MATLAB实现基于Gabor变换的语音识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了一个完整的语音识别系统，通过Gabor变换提取语音时频特征，结合预处理和数据库构建技术，实现对剑桥实验室数据集的语音高效识别与匹配。系统结构清晰，适用于语音分析研究。

详 情 说 明

基于Gabor变换的语音特征提取与识别系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的语音识别系统，通过Gabor变换提取语音信号的时频特征，并采用模式识别算法进行分类识别。系统能够处理标准语音数据集和用户输入的测试样本，输出可视化的时频特征图谱和详细的识别结果报告。

功能特性

• 语音信号预处理：包含去噪、预加重、分帧加窗等标准预处理流程
• Gabor时频特征提取：使用Gabor变换提取具有良好时频局部性的语音特征
• 特征数据库构建：基于剑桥实验室数据集构建标准语音特征库
• 模式匹配与分类识别：实现高效的相似度匹配和分类算法
• 结果可视化：提供时频特征图、识别结果对比分析等可视化展示

使用方法

1. 准备输入数据：

- 确保语音文件为.wav格式，采样率16kHz，单声道 - 准备剑桥实验室语音数据库作为训练样本 - 配置系统参数（Gabor滤波器参数、帧长、重叠率等）

1. 运行系统：

- 启动主程序文件 - 系统将自动完成特征提取、数据库构建和模式匹配

1. 查看输出结果：

- 时频特征图谱可视化显示 - 识别结果报告（文本格式） - 特征对比分析图表

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 信号处理工具箱
• 图像处理工具箱（用于可视化）
• 至少4GB内存
• 支持音频文件读写的相关依赖

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了语音信号的完整处理链路，包括数据读取与参数初始化、语音预处理流程执行、Gabor变换特征提取、语音特征数据库的构建与管理、模式匹配与分类识别算法的执行，以及最终结果的可视化输出与报告生成。