MATLAB隐马尔可夫模型语音识别系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台，利用隐马尔可夫模型（HMM）开发孤立词语音识别系统。功能包括语音信号预处理、特征提取、模型训练与识别分类，通过训练样本建立语音与单词映射关系，实现对输入的语音进行准确识别。

详 情 说 明

基于隐马尔可夫模型的单词语音识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于隐马尔可夫模型（HMM）的孤立词语音识别系统。系统通过分析语音信号的声学特征，建立单词与语音模式之间的统计映射关系，能够对新的语音输入进行准确的单词识别分类。系统包含完整的语音信号处理流程，从预处理、特征提取到模型训练和识别评估，为语音识别研究提供了一个实用的基础框架。

功能特性

• 完整处理流程：涵盖语音信号预处理、MFCC特征提取、HMM模型训练和语音识别四个核心模块
• 先进的声学建模：采用MEL频率倒谱系数（MFCC）作为语音特征，结合隐马尔可夫模型进行统计建模
• 高效对齐技术：集成动态时间规整（DTW）算法，解决语音时长变化问题
• 全面的输出分析：提供识别结果、置信度评分、准确率统计和混淆矩阵可视化
• 参数灵活配置：支持状态数、高斯混合分量数等HMM参数的灵活调整

使用方法

训练阶段

1. 准备训练数据：WAV格式语音文件（16kHz，单声道）及对应的文本标签文件
2. 配置HMM模型参数（状态数、高斯分量数等）
3. 运行训练程序，系统将自动提取MFCC特征并训练HMM模型
4. 训练完成后生成模型参数文件（MAT格式）

识别阶段

1. 输入待识别的WAV格式语音文件
2. 系统自动进行特征提取和模式匹配
3. 输出识别结果的文本标签及置信度评分
4. 生成性能评估报告和可视化图表

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 编程环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具包：Signal Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存建议：至少4GB RAM（根据训练数据规模调整）

文件说明

主程序文件整合了系统的完整工作流程，实现了语音数据读取与预处理、MFCC特征参数计算、隐马尔可夫模型的训练与优化、待识别语音的模式匹配与分类决策，以及识别性能的定量评估与可视化分析等核心功能。