深圳大学实验室MATLAB孤立词语音识别系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，实现对孤立词语音的识别。系统包含语音信号预处理（预加重、分帧、加窗、端点检测）、MFCC特征提取及动态时间规整模式识别模块，适用于简单语音指令识别场景。

详 情 说 明

深圳大学实验室基于MATLAB的孤立词语音识别系统

项目介绍

本项目为深圳大学实验室开发的孤立词语音识别系统，基于MATLAB环境实现。系统集成了完整的语音信号处理流程，包含预处理、特征提取、模式匹配和识别结果显示等核心模块。通过梅尔频率倒谱系数（MFCC）特征提取技术和动态时间规整（DTW）或隐马尔可夫模型（HMM）识别算法，实现对特定孤立词（如数字0-9）的高效识别。

功能特性

• 语音信号预处理：对输入语音进行预加重、分帧、加窗和语音活动检测（VAD）端点检测
• 特征提取：提取MFCC特征向量，表征语音信号的频谱特性
• 模式识别：支持DTW和HMM两种模式匹配算法，适应不同识别需求
• 多模态输入：支持.wav文件输入和麦克风实时采集
• 可视化分析：提供语音波形、频谱图及识别过程可视化
• 自定义训练：支持用户构建个人语音模板库，提升识别个性化

使用方法

1. 训练模式：运行系统后选择训练模式，录制或加载语音样本建立模板库
2. 识别模式：选择测试音频文件或开启麦克风实时输入进行识别
3. 结果查看：系统将输出识别文本结果、置信度评分及可视化分析图表
4. 性能评估：使用测试集功能获取系统识别准确率统计报告

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 音频输入：支持16kHz采样率、单声道.wav格式音频
• 硬件建议：配备麦克风用于实时语音采集

文件说明

主程序文件集成了系统的核心运行逻辑，主要实现：语音数据的加载与预处理流程控制、MFCC特征参数的提取与计算、基于DTW或HMM算法的模式匹配与识别决策、识别结果的文本与图形化输出显示，以及训练模式下语音模板库的构建与管理功能。该文件作为系统的主要入口，协调各功能模块的协同工作。